[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-aitorzip--DeepGTAV":3,"tool-aitorzip--DeepGTAV":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":94,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":96,"env_deps":97,"category_tags":100,"github_topics":101,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":107,"updated_at":108,"faqs":109,"releases":156},2011,"aitorzip\u002FDeepGTAV","DeepGTAV","A plugin for GTAV that transforms it into a vision-based self-driving car research environment.","DeepGTAV 是一个为《GTA V》设计的开源插件，能将这款热门游戏转变为一个基于视觉的自动驾驶研究平台。它通过连接外部程序，实时输出游戏内的摄像头画面、车辆状态、交通参与者位置等数据，让研究人员无需从零搭建仿真环境，就能用真实感极强的虚拟城市测试自动驾驶算法。\n\n传统自动驾驶研究常受限于高成本的物理仿真或数据采集难度，而 DeepGTAV 利用《GTA V》成熟的图形引擎和丰富的交通场景，免费提供高度逼真的视觉输入与可控环境变量（如天气、时间、车流、驾驶风格等），大幅降低研究门槛。用户可通过 TCP 协议发送指令，精确控制车辆行为并采集结构化数据，用于训练视觉感知或决策模型。\n\n适合自动驾驶算法研究人员、计算机视觉开发者以及机器人学领域的学生使用。它不面向普通玩家，但为技术探索者提供了一个开放、灵活且低成本的实验环境。其独特亮点在于能无缝接入游戏引擎的内部数据流，支持自定义帧率、图像分辨率、奖励函数等参数，实现高度可配置的仿真实验。配合 Python 示例库 VPilot，可快速上手开发与测试。","# DeepGTAV v2\r\n\r\n*A plugin for GTAV that transforms it into a vision-based self-driving car research environment.*\r\n\r\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faitorzip_DeepGTAV_readme_f4d4fca2f74a.jpg\" alt=\"Self-Driving Car\" width=\"900px\">\r\n\r\n## Installation\r\n1. Make sure GTAV is on version 1.0.1180.2 or below\r\n2. Copy-paste the contents of *bin\u002FRelease* under your GTAV installation directory\r\n3. Replace your saved game data in *Documents\u002FRockstar Games\u002FGTA V\u002FProfiles\u002F* with the contents of *bin\u002FSaveGame*\r\n4. Download *[paths.xml](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F0B6pR5O2YrmHnNU9EMDBSSFpMV00\u002Fview?usp=sharing)* and store it also in the GTAV installation directory. \r\n\r\n## Recommendations\r\n\r\n1. Under your game settings, set your screen to windowed mode\r\n2. Bypass the menu screen by configuring GTAV to start directly into Story Mode\r\n3. To avoid the Rockstar updates, start the game using GTA5.exe, otherwise use GTAVLauncher.exe or PlayGTAV.exe\r\n\r\n## How it works\r\n\r\nIf installation was successful, GTAV will automatically load the DeepGTAV plugin. Once the game starts DeepGTAV will wait for TCP clients to connect on port 8000.\r\n\r\nClients connected to DeepGTAV are allowed to send messages to GTAV to start and configure the research environment (*Start* and *Config* messages), send driving commands to control the vehicle (*Commands* message) and to stop the environment to fallback to normal gameplay (*Stop* message).\r\n\r\nWhen the environment has been started with the *Start* message, DeepGTAV will start sending the data gathered from the game back to the client in JSON format, so the client can use it to store a dataset, run it through a self-driving agent...\r\n\r\nThe data sent back to the client and intitial conditions will depend on the parameters sent by the client with the *Start* or *Config* messages. Things that can be controlled for instance are: rate of transmission, frame width and height, weather, time, type of vehicle, driving style, wether to get surrounding vehicles or peds, type of reward function and a large etc...\r\n\r\n[VPilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fai-tor\u002FVPilot) provides a nice interface and examples written in Python to use DeepGTAV for your self-driving car research.\r\n\r\nThe following chapters describe the purpose and contents of each message.\r\n\r\n## Messages from the client to DeepGTAV\r\n\r\nMessages must be always be sent in two steps: First send the JSON message length in bytes and then send the message itself, this is done so DeepGTAV knows when to stop reading a message.\r\n\r\n### Start\r\n\r\nThis is the message that needs to be sent to start DeepGTAV, any other message sent prior to this won't make any effect. Along with this message, several fields can be set to start DeepGTAV with the desired initial conditions and requested *Data* transmission. \r\n\r\nWhen this message is sent the environment starts, the game camera is set to the front center of the vehicle and *Data* starts being sent back to the client until the client is disconnected or an *Stop* message is received\r\n\r\nHere follows an example of the *Start* message:\r\n```json\r\n{\"start\": {\r\n  \"scenario\": {\r\n    \"location\": [1015.6, 736.8],\r\n    \"time\": [22, null],\r\n    \"weather\": \"RAIN\",\r\n    \"vehicle\": null,\r\n    \"drivingMode\": [1074528293, 15.0]\r\n  },\r\n  \"dataset\": {\r\n    \"rate\": 20,\r\n    \"frame\": [227, 227],\r\n    \"vehicles\": true,\r\n    \"peds\": false,\r\n    \"trafficSigns\": null,\r\n    \"direction\": [1234.8, 354.3, 0],\r\n    \"reward\": [15.0, 0.5],\r\n    \"throttle\": true,\r\n    \"brake\": true,\r\n    \"steering\": true,\r\n    \"speed\": null,\r\n    \"yawRate\": false,\r\n    \"drivingMode\": null,\r\n    \"location\": null,\r\n    \"time\": false    \r\n  }\r\n}}\r\n```\r\nThe scenario field specifies the desired intitial conditions for the environment. If any of its fields or itself is null or invalid the relevant configuration will be randomly set.\r\n\r\nThe dataset field specifies the data we want back from the game. If any of its fields or itself is null or invalid, the relevant *Data* field will be deactivated, except for the frame rate and dimensions, which will be set to 10 Hz and 320x160 by default.\r\n\r\n### Config\r\n\r\nThis message allows to change at any moment during DeepGTAV's execution, the initial configuration set by the *Start* message.\r\n\r\nHere follows an example of the *Config* message (identical to the *Start* message):\r\n```json\r\n{\"start\": {\r\n  \"scenario\": {\r\n    \"location\": [1015.6, 736.8],\r\n    \"time\": null,\r\n    \"weather\": \"SUNNY\",\r\n    \"vehicle\": \"voltic\",\r\n    \"drivingMode\": -1\r\n  },\r\n  \"dataset\": {\r\n    \"rate\": null,\r\n    \"frame\": null,\r\n    \"vehicles\": false,\r\n    \"peds\": true,\r\n    \"trafficSigns\": null,\r\n    \"direction\": null,\r\n    \"reward\": null,\r\n    \"throttle\": null,\r\n    \"brake\": false,\r\n    \"steering\": false,\r\n    \"speed\": true,\r\n    \"yawRate\": null,\r\n    \"drivingMode\": null,\r\n    \"location\": null,\r\n    \"time\": true   \r\n  }\r\n}}\r\n```\r\nIn this case, if any field is null or invalid, the previous configuration is kept. Otherwise the configuration is overrided.\r\n\r\n### Commands\r\n\r\nAs simple as it seems, this message can be sent at any moment during DeepGTAV's execution to control the vehicle. Note that you will only be able to control the vehicle if *drivingMode* is set to manual.\r\n\r\nHere follows an example of the *Commands* message:\r\n```json\r\n{\"commands\": {\r\n  \"throttle\": 1.0,\r\n  \"brake\": 0.0,\r\n  \"steering\": -0.5\r\n}}\r\n```\r\n\r\n### Stop\r\n\r\nStops the environment and allows the user to go back to the normal gameplay. Simply disconnecting the client produces the same effect.\r\n\r\nHere follows an example of the *Stop* message:\r\n```json\r\n{\"stop\": {}}\r\n```\r\n## Messages from DeepGTAV to the client\r\n\r\nDeepGTAV will always send the messages in two steps: First it will send the message length in bytes and then it will send the message itself, so the client can know when to stop reading it.\r\n\r\nThe messages rate and content will depend on the configuration set by the *Start* or *Config* messages, and are always sent consecutively (Frame, Data).\r\n\r\n### Frame\r\n\r\nThis is a byte array containing the RGB values of the current GTAV screen (resized to the specified width and length). Make sure the window is not minimized, otherwise the values will be all zeroes (black).\r\n\r\n### Data\r\n\r\n## Reporting issues and TODOs\r\n\r\nDeepGTAV generates a useful log file named *deepgtav.log* in GTAV's installation directory. Please attach it in your issue when reporting any bug.\r\n\r\n__TODO:__\r\n* Improve code quality (a lot!)\r\n* Add support for traffic signs detection\r\n* Add support for driving mode override\r\n* General bug fixing\r\n","# DeepGTAV v2\n\n一款用于《GTA V》的插件，可将其转变为基于视觉的自动驾驶汽车研究环境。\n\n![自驾车](https:\u002F\u002Fimg.gta5-mods.com\u002Fq95\u002Fimages\u002Fnaturalvision-photorealistic-gtav\u002Fb4de94-GTA5%202016-08-28%2022-05-52.jpg \"自驾车\")\n\n## 安装说明\n1. 确保《GTA V》版本为1.0.1180.2或更低。\n2. 将*bin\u002FRelease*目录下的内容复制到你的《GTA V》安装目录中。\n3. 将*Documents\u002FRockstar Games\u002FGTA V\u002FProfiles\u002F*中的存档数据替换为*bin\u002FSaveGame*中的内容。\n4. 下载*[paths.xml](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F0B6pR5O2YrmHnNU9EMDBSSFpMV00\u002Fview?usp=sharing)*并将其存储在《GTA V》安装目录中。\n\n## 使用建议\n1. 在游戏设置中，将屏幕模式设为窗口模式。\n2. 通过配置《GTA V》直接进入故事模式，跳过菜单界面。\n3. 为避免Rockstar更新，使用GTA5.exe启动游戏；否则请使用GTAVLauncher.exe或PlayGTAV.exe。\n\n## 工作原理\n如果安装成功，《GTA V》将自动加载DeepGTAV插件。游戏启动后，DeepGTAV会等待TCP客户端在端口8000上建立连接。\n\n连接到DeepGTAV的客户端可以向《GTA V》发送消息，以启动和配置研究环境（*Start*和*Config*消息）、发送驾驶指令控制车辆（*Commands*消息），以及停止环境并恢复正常游戏模式（*Stop*消息）。\n\n当环境通过*Start*消息启动后，DeepGTAV会开始以JSON格式将游戏采集的数据发回给客户端，以便客户端存储数据集、将其输入自动驾驶智能体进行训练……\n\n发回给客户端的数据及初始条件取决于客户端通过*Start*或*Config*消息发送的参数。例如，可控制的内容包括：传输速率、帧宽高、天气、时间、车辆类型、驾驶风格、是否获取周围车辆或行人、奖励函数类型等等。\n\n[VPilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fai-tor\u002FVPilot) 提供了一个友好的界面和用Python编写的示例，方便你利用DeepGTAV进行自动驾驶研究。\n\n以下章节将详细介绍每条消息的用途和内容。\n\n## 客户端向DeepGTAV发送的消息\n\n消息必须分两步发送：首先发送JSON消息的字节长度，然后发送消息本身，这样DeepGTAV才能知道何时停止读取消息。\n\n### Start\n\n这是启动DeepGTAV所必需的消息，任何在此消息之前发送的消息都不会生效。同时，该消息还可设置多个字段，以按需启动DeepGTAV并指定所需的数据传输。\n\n当此消息发送时，环境启动，游戏摄像机被置于车辆正前方中央位置，并开始向客户端发送*Data*，直到客户端断开连接或收到*Stop*消息为止。\n\n以下是*Start*消息的示例：\n```json\n{\"start\": {\n  \"scenario\": {\n    \"location\": [1015.6, 736.8],\n    \"time\": [22, null],\n    \"weather\": \"RAIN\",\n    \"vehicle\": null,\n    \"drivingMode\": [1074528293, 15.0]\n  },\n  \"dataset\": {\n    \"rate\": 20,\n    \"frame\": [227, 227],\n    \"vehicles\": true,\n    \"peds\": false,\n    \"trafficSigns\": null,\n    \"direction\": [1234.8, 354.3, 0],\n    \"reward\": [15.0, 0.5],\n    \"throttle\": true,\n    \"brake\": true,\n    \"steering\": true,\n    \"speed\": null,\n    \"yawRate\": false,\n    \"drivingMode\": null,\n    \"location\": null,\n    \"time\": false    \n  }\n}}\n```\n场景字段指定了环境所需的初始条件。如果其中任一字段或整个场景为空或无效，则相关配置将随机设定。\n\n数据集字段指定了我们希望从游戏中获取的数据。如果其中任一字段或整个数据集为空或无效，则相关*Data*字段将被禁用，但帧率和尺寸默认为10 Hz和320x160。\n\n### Config\n\n此消息允许在DeepGTAV运行过程中随时更改由*Start*消息设定的初始配置。\n\n以下是*Config*消息的示例（与*Start*消息完全相同）：\n```json\n{\"start\": {\n  \"scenario\": {\n    \"location\": [1015.6, 736.8],\n    \"time\": null,\n    \"weather\": \"SUNNY\",\n    \"vehicle\": \"voltic\",\n    \"drivingMode\": -1\n  },\n  \"dataset\": {\n    \"rate\": null,\n    \"frame\": null,\n    \"vehicles\": false,\n    \"peds\": true,\n    \"trafficSigns\": null,\n    \"direction\": null,\n    \"reward\": null,\n    \"throttle\": null,\n    \"brake\": false,\n    \"steering\": false,\n    \"speed\": true,\n    \"yawRate\": null,\n    \"drivingMode\": null,\n    \"location\": null,\n    \"time\": true   \n  }\n}}\n```\n在这种情况下，如果任一字段为空或无效，则保留之前的配置；否则，新配置将覆盖旧配置。\n\n### Commands\n\n顾名思义，此消息可在DeepGTAV运行过程中随时发送，以控制车辆。请注意，只有当*drivingMode*设置为手动时，你才能控制车辆。\n\n以下是*Commands*消息的示例：\n```json\n{\"commands\": {\n  \"throttle\": 1.0,\n  \"brake\": 0.0,\n  \"steering\": -0.5\n}}\n```\n\n### Stop\n\n停止环境并允许用户返回正常游戏模式。简单地断开客户端连接也会产生同样的效果。\n\n以下是*Stop*消息的示例：\n```json\n{\"stop\": {}}\n```\n\n## DeepGTAV向客户端发送的消息\n\nDeepGTAV总是分两步发送消息：首先发送消息的字节长度，然后发送消息本身，以便客户端知道何时停止读取。\n\n消息的频率和内容取决于*Start*或*Config*消息设定的配置，且始终连续发送（帧、数据）。\n\n### Frame\n\n这是一个字节数组，包含当前《GTA V》屏幕的RGB值（已调整至指定宽度和长度）。请确保窗口未最小化，否则所有值都将为零（黑色）。\n\n### Data\n\n## 报告问题与待办事项\n\nDeepGTAV会在《GTA V》安装目录下生成一个名为*deepgtav.log*的日志文件。报告任何错误时，请将其附在你的问题中。\n\n__待办事项：__\n* 提高代码质量（很多！）\n* 添加对交通标志检测的支持\n* 添加对驾驶模式覆盖的支持\n* 通用错误修复","# DeepGTAV 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n- **系统要求**：Windows 7\u002F8\u002F10（64位）\n- **前置依赖**：\n  - GTA V 游戏版本需为 **1.0.1180.2 或更低**（高于此版本将不兼容）\n  - Python 3.6+（推荐用于客户端开发）\n  - 确保游戏未启用 Rockstar 社区更新（建议使用 `GTA5.exe` 启动）\n\n> ⚠️ 注意：请勿使用 Steam 或 Rockstar Launcher 自动更新游戏，避免版本升级导致插件失效。\n\n## 安装步骤\n\n1. 将 `bin\u002FRelease` 文件夹中的所有文件，复制到你的 GTA V 安装目录下（如 `C:\\Program Files (x86)\\Steam\\steamapps\\common\\Grand Theft Auto V`）。\n2. 将 `bin\u002FSaveGame` 文件夹中的内容，覆盖到：\n   ```\n   Documents\u002FRockstar Games\u002FGTA V\u002FProfiles\u002F\n   ```\n3. 下载 [paths.xml](https:\u002F\u002Fdrive.google.com\u002Ffile\u002Fd\u002F0B6pR5O2YrmHnNU9EMDBSSFpMV00\u002Fview?usp=sharing) 并保存至 GTA V 安装目录。\n4. 在游戏设置中：\n   - 将显示模式设为 **窗口化**（Windowed）\n   - 配置游戏直接启动至 **故事模式**（Story Mode），跳过菜单\n\n## 基本使用\n\n使用 [VPilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fai-tor\u002FVPilot)（Python 客户端）作为示例：\n\n1. 安装依赖：\n   ```bash\n   pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fai-tor\u002FVPilot.git\n   ```\n\n2. 启动 GTA V，等待游戏加载完成（界面静止即表示 DeepGTAV 已就绪）。\n\n3. 运行以下 Python 脚本连接并启动环境：\n\n   ```python\n   from vpilot import DeepGTAV\n\n   # 创建连接\n   dg = DeepGTAV()\n\n   # 发送 Start 消息启动环境\n   dg.start({\n       \"scenario\": {\n           \"location\": [1015.6, 736.8],\n           \"time\": [22, None],\n           \"weather\": \"RAIN\",\n           \"vehicle\": None,\n           \"drivingMode\": [1074528293, 15.0]\n       },\n       \"dataset\": {\n           \"rate\": 20,\n           \"frame\": [227, 227],\n           \"vehicles\": True,\n           \"peds\": False,\n           \"throttle\": True,\n           \"brake\": True,\n           \"steering\": True,\n           \"speed\": True\n       }\n   })\n\n   # 接收数据（帧 + 数据）\n   while True:\n       data = dg.recv()\n       if data:\n           frame = data['frame']      # RGB 图像字节流\n           sensor_data = data['data'] # 速度、转向等传感器数据\n           print(\"收到帧数据，大小:\", len(frame))\n   ```\n\n4. 发送控制指令（需 `drivingMode` 为手动）：\n   ```python\n   dg.send_command({\n       \"throttle\": 0.8,\n       \"brake\": 0.0,\n       \"steering\": -0.3\n   })\n   ```\n\n5. 停止环境并返回正常游戏：\n   ```python\n   dg.stop()\n   ```\n\n> ✅ 建议在运行前关闭游戏内所有 HUD 和镜头特效，以获得更干净的视觉输入。","某高校自动驾驶研究团队正在开发基于视觉的端到端驾驶模型，需在复杂城市环境中采集大量带标注的驾驶数据，但真实路测成本高、风险大，且难以复现极端天气或突发场景。\n\n### 没有 DeepGTAV 时\n- 需花费数月时间在真实城市中采集雨天、夜间、拥堵等低频场景数据，效率极低。\n- 每次采集需配备安全员、车载传感器和数据记录设备，单次测试成本超万元。\n- 难以精确控制车辆初始位置、天气和交通流，导致数据分布不均，模型泛化能力差。\n- 无法快速复现特定事故边缘案例（如行人突然横穿）用于模型压力测试。\n- 数据标注依赖人工识别车辆与行人，耗时且易出错，难以规模化。\n\n### 使用 DeepGTAV 后\n- 仅需几秒即可在虚拟洛圣都中生成暴雨夜、黄昏车流密集等复杂场景，数据采集效率提升百倍。\n- 无需实体车辆或传感器，所有数据通过TCP接口直接输出RGB图像与标注信息，零硬件成本。\n- 可精确设定车辆起始点、天气、时间、车速与交通密度，确保数据覆盖所有关键边缘情况。\n- 能一键复现“行人从 parked 车后冲出”等高风险场景，用于模型鲁棒性验证。\n- 每帧图像自动附带车辆、行人、交通标志的坐标与类别标签，无需人工标注，直接用于训练。\n\nDeepGTAV 让研究团队在零风险、低成本的前提下，高效构建了覆盖极端场景的高质量视觉驾驶数据集，将模型迭代周期从数月缩短至数周。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Faitorzip_DeepGTAV_373b5a98.jpg","aitorzip","Aitor Ruano","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Faitorzip_c0604442.jpg","My projects are a reflection of my interests at any given point in time. I :heart: Python.",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip",[82,86],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"C++","#f34b7d",95.6,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"C","#555555",4.4,1177,276,"2026-04-05T09:31:12","GPL-3.0",4,"Windows","未说明",{"notes":98,"python":96,"dependencies":99},"DeepGTAV 是 GTA V 的插件，必须在 Windows 系统上运行 GTA V 游戏（版本 1.0.1180.2 或更低），需将插件文件复制到游戏目录并替换存档；游戏必须以窗口模式运行，并通过 GTA5.exe 启动以避免更新；客户端通过 TCP 端口 8000 与插件通信，需自行实现客户端逻辑（如使用 VPilot 提供的 Python 示例）；插件本身不依赖 Python 运行，但推荐使用 Python 编写控制客户端。",[],[51,13],[102,103,104,105,106],"dataset-generation","reinforcement-learning","gtav","deep-learning","self-driving-car","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:16:44.153375",[110,115,120,125,130,135,139,143,148,152],{"id":111,"question_zh":112,"answer_zh":113,"source_url":114},9095,"GTAV 更新后 ScriptHookV 和 DeepGTAV 失效，如何解决？","更新到最新版本的 DeepGTAV，维护者已在 #71 中修复了该问题。确保使用与游戏版本匹配的 ScriptHookV，并关注项目发布页面获取最新兼容版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F67",{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},9096,"如何获取车辆的油门、刹车和方向盘角度数据？","这些数据依赖于游戏内存偏移地址（如 0x8D4、0x8D8、0x8CC），这些地址随 GTAV 版本变化。建议升级到游戏版本 1.41（1.0.1180.2）或更高，已知该版本可正常读取。若仍为零，需使用 Cheat Engine 等工具重新定位偏移地址。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F3",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},9097,"为什么使用 VS 2015\u002F2017 编译 DeepGTAV 会导致堆损坏？","ScriptHookV 是用 Visual Studio 2013 编译的，不同编译器的堆分配方式不兼容。必须使用 VS 2013 编译 DeepGTAV 项目，否则会出现堆损坏崩溃。即使使用 VS 2015\u002F2017 打开项目，也应将其工具集（Platform Toolset）切换回 v120（VS2013）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F35",{"id":126,"question_zh":127,"answer_zh":128,"source_url":129},9098,"如何将 3D 物体边界框转换为 2D 图像坐标？","使用 `GRAPHICS::GET_SCREEN_COORD_FROM_WORLD_COORD` 将物体的 8 个角点转换为屏幕坐标，然后取所有点的最小和最大 x、y 值作为 2D 边界框的左上和右下点。注意确保摄像机视角和投影矩阵正确，避免因视角裁剪导致坐标异常。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F19",{"id":131,"question_zh":132,"answer_zh":133,"source_url":134},9099,"JSON 数据中的 'heading'、'FUR'、'BLL' 等字段代表什么含义？","'heading' 是车辆朝向角度（单位：度）；'FUR' 是前方右上角的 3D 世界坐标（x,y,z）；'BLL' 是后方左下角的 3D 世界坐标。这些是 GTAV 内部坐标系，需通过屏幕投影函数转换为图像像素坐标，不能直接映射为图像边界框。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F28",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":129},9100,"为什么获取所有物体时，实体类型（Entity Type）全为 0 或异常？","使用 `worldGetAllObjects` 可能返回无效或非玩家可控实体。建议改用 `ENTITY::GET_ALL_VEHICLES` 和 `ENTITY::GET_ALL_PEDS` 分别获取车辆和行人，并结合 `IS_ENTITY_ON_SCREEN` 过滤可见对象。同时确保在游戏渲染帧中调用，避免在非渲染线程中查询。",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":119},9101,"为什么刹车值设置后，getFloatValue 返回 0？","使用 `_SET_CONTROL_NORMAL` 设置刹车时，游戏内部可能覆盖了内存值。应避免混合使用 `setFloatValue` 和控制函数。推荐仅使用 `setFloatValue` 直接写入内存偏移地址（如 0x8D8），并确保游戏版本兼容（如 1.41+）。",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},9102,"为什么捕获的图像有时是全黑或部分黑色？","这通常由于游戏窗口未处于活动状态或图形设置不兼容导致。确保游戏运行在窗口化模式（非全屏），分辨率设置为 800x600 或 1280x720，并关闭抗锯齿、阴影等高负载特效。同时确保 DeepGTAV 在游戏加载完成后才启动采集。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faitorzip\u002FDeepGTAV\u002Fissues\u002F14",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":114},9103,"如何避免每次 GTAV 更新都导致 DeepGTAV 失效？","目前无法完全避免，但可尝试：1）关闭游戏自动更新（通过 Steam 属性禁用）；2）备份可运行的旧版游戏文件夹；3）使用离线模式启动；4）监控项目更新，及时替换 ScriptHookV 和 DeepGTAV 的 .asi 文件。",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":119},9104,"如何调试 DeepGTAV 的 C++ 代码而不反复重启游戏？","使用 Visual Studio 2013 附加到 GTA5.exe 进程进行调试。在项目属性中启用调试符号（Debug Information Format: Program Database \u002F ZI），设置断点后附加进程，修改代码后重新编译 .asi 文件并替换，无需重启游戏即可生效。",[]]