virtual studio生成 Qt的可执行文件中为什么是exe.recip

在使用 Visual Studio 生成 Qt 的可执行文件时，生成的文件名可能是 `exe.recip`，而不是通常的 `.exe` 文件。这是因为在 Visual Studio 中，Qt 工具集使用了一个名为“Qt Recipe”的自定义生成器来生成 Qt 项目的构建步骤，并将其保存到一个名为 `.recip` 的文件中。

当你生成 Qt 项目时，实际上是在使用“Qt Recipe”生成器创建一个 `.recip` 文件，然后使用 Visual Studio 的默认生成器将该文件编译为可执行文件。因此，最终生成的可执行文件名为 `exe.recip`。

需要注意的是，这个生成器只在安装了 Qt 工具集的情况下才可用。如果你没有安装 Qt 工具集，则无法使用“Qt Recipe”生成器来生成 Qt 项目。

相关问题

virtual studio生成 Qt的可执行文件中exe.recip如何变为exe

在使用 Visual Studio 生成 Qt 可执行文件时，通常会生成一个名为 exe.recip 的文件。这个文件实际上是一个脚本文件，用于描述生成可执行文件的详细过程。

要将 exe.recip 文件转换为可执行文件，可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Visual Studio，打开 Qt 项目的解决方案文件。

2. 在“解决方案资源管理器”中，右键单击 Qt 项目，选择“属性”。

3. 在“属性页”中，选择“生成事件”选项卡。

4. 在“预先生成事件命令行”文本框中，输入以下命令：nmake -f exe.recip

5. 单击“应用”和“确定”按钮。

6. 重新生成 Qt 项目，exe.recip 就会自动转换为可执行文件。

注意：在执行上述步骤之前，请确保已经正确配置好 Visual Studio 和 Qt 环境，并且已经安装了 Qt Visual Studio 插件。

扩散模型生成图像代码实现

### 使用扩散模型生成图像的代码实现

为了展示如何利用扩散模型生成图像，下面提供了一个基于Python和PyTorch框架的基础示例。此实例展示了简单的去噪扩散概率模型（DDPM），这是一种广泛应用于图像合成的技术[^2]。

import torch
from torch import nn
import torchvision.transforms.functional as TF
from PIL import Image
import numpy as np


class DiffusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, timesteps=1000, img_size=(64, 64), channels=3):
        super(DiffusionModel, self).__init__()
        self.timesteps = timesteps
        self.img_size = img_size
        self.channels = channels
        
        # 定义网络结构
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(channels, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, channels, kernel_size=3, padding=1),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x, t):
        return self.model(x)

def linear_beta_schedule(timesteps):
    beta_start = 0.0001
    beta_end = 0.02
    return torch.linspace(beta_start, beta_end, timesteps)


device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = DiffusionModel().to(device)
betas = linear_beta_schedule(model.timesteps).to(device)
alphas = 1. - betas
alphas_cumprod = torch.cumprod(alphas, axis=0)
sqrt_alphas_cumprod = torch.sqrt(alphas_cumprod)
sqrt_one_minus_alphas_cumprod = torch.sqrt(1. - alphas_cumprod)

@torch.no_grad()
def sample_timestep(x, t):
    """
    对给定的时间步t执行采样操作.
    
    参数:
        x (Tensor): 输入张量.
        t (int): 时间步数.

    返回:
        Tensor: 更新后的张量表示.
    """
    betat = extract(betas, t, x.shape)
    sqrt_one_minus_alphat = extract(sqrt_one_minus_alphas_cumprod, t, x.shape)
    sqrt_recip_at = extract(torch.rsqrt(alphas_cumprod), t, x.shape)
    
    # 预测噪声成分并移除部分噪声
    e_theta = model(x, t)
    mean_theta = sqrt_recip_at * (x - betat * e_theta / sqrt_one_minus_alphat)
    
    posterior_variance_t = extract((1 - alphas) * betas / (1 - alphas_cumprod), t, x.shape)
    
    noise = torch.randn_like(x) if t > 0 else torch.zeros_like(x)
    return mean_theta + torch.sqrt(posterior_variance_t) * noise 

def p_sample_loop(shape):
    cur_x = torch.randn(shape).to(device)
    xs = []
    
    for i in reversed(range(0, model.timesteps)):
        t = torch.full((shape[0], ), i, device=device, dtype=torch.long)
        cur_x = sample_timestep(cur_x, t)
        xs.append(cur_x.cpu())
        
    return xs[-1]

img_shape = (1, 3, *model.img_size)
sample_img = p_sample_loop(img_shape)[0]
TF.to_pil_image(sample_img.add(1).div(2)).save('output.png')

上述代码片段定义了一个简化版的扩散模型类`DiffusionModel`以及辅助函数用于前向传播过程中的时间步骤处理。通过调用`sampling loop`方法可以从随机噪声逐步恢复出清晰图片。