answer:Dans le cadre des systèmes de combat pour un jeu "Dragon Ball", voici comment une IA classique et une AGI pourraient aborder leur conception : **Système de combat conçu par une IA classique :** Une IA traditionnelle serait probablement entraînée à reconnaître et reproduire des éléments de gameplay issus de jeux "Dragon Ball" déjà existants ou d'autres jeux de combat populaires. Elle pourrait être programmée pour analyser des métriques sur ce qui fonctionne bien et ce qui plaît aux joueurs, de sorte à créer un système de combat équilibré utilisant ces données. Voici quelques exemples de ce qu'une IA pourrait accomplir : 1. Analyser les données des combats issus d'autres jeux "Dragon Ball" pour créer un système de combat statistiquement équilibré. 2. Générer des animations de combat basées sur les mouvements typiques des personnages de la série. 3. Adapter les niveaux de difficulté selon le niveau de compétence des joueurs détectés au fil du jeu. **Système de combat conçu par une AGI :** Une AGI, cependant, pourrait aller nettement plus loin. Étant capable d'une compréhension contextuelle et d'une créativité similaire à celle d'un être humain, une AGI pourrait théoriquement innover au-delà de la simple analyse de données. Elle pourrait : 1. Comprendre et interpréter la signification et l'importance du combat dans l’univers de "Dragon Ball", y compris l'honneur, la force, l'amitié et la rivalité, pour les refléter dans la mécanique de jeu. 2. Concevoir et tester de nouvelles mécaniques de combat qui pourraient permettre aux personnages de se battre en vol, d'utiliser le Ki de manières innovantes, ou de combiner des compétences de manière stratégique. 3. Adapter les systèmes de combat en temps réel, en modifiant la difficulté ou les habiletés de l'IA en fonction de la performance et des stratégies du joueur. 4. Analyser le feedback des joueurs pour améliorer et ajuster en continu le système de combat afin qu'il offre l'expérience la plus satisfaisante et la plus immersif possible. Un système de combat créé par une AGI pourrait potentiellement être très dynamique, apprenant des choix des joueurs pour proposer constamment des défis sur mesure et des scénarios de combat frais et stimulants. Il pourrait même évoluer au fil du temps, offrant des expériences de jeu nouvelles et variées longtemps après la sortie initiale du jeu. En somme, tandis qu'une IA classique s'appuierait sur des règles et des paramètres bien définis pour concevoir un système de combat lié à "Dragon Ball", une AGI serait capable de s'engager dans un processus de création beaucoup plus holistique et évolutif, conduisant potentiellement à une expérience de jeu plus profonde et plus personnelle.

answer:As of my knowledge cutoff date in March 2023, there isn't a specific model known as "stable-diffusion xl," so it's important to provide a bit more context to accurately address your question or interest. "Stable Diffusion" itself refers to a class of techniques in the field of machine learning and artificial intelligence that are used to generate samples (such as images, audio, or text) from complex probability distributions in a stable and controlled manner. The term "XL" typically denotes a larger or extended version of something, often implying more features, capabilities, or scale. In the context of AI models, "XL" could imply a larger version of a model with more parameters, trained on a larger dataset, or it could indicate improved performance or capabilities. Given the fast pace at which AI technology and research are progressing, it is entirely plausible that new versions or extensions of stable diffusion models could be developed or announced after my knowledge cutoff date. Such extensions might be named with "XL" to connote their expanded capabilities. If "stable-diffusion XL" is referring to a specific implementation or version of a stable diffusion model that was released or popularized after March 2023, I recommend checking the latest sources from the organization or researchers who developed the model for the most up-to-date information. This could include websites like arXiv for research papers, GitHub for code repositories, or the websites or blogs of AI research groups and companies.

answer:As of my last update, "Stable Diffusion" typically refers to a range of techniques used to create stable generative models, which might be applied to different tasks such as image, text, or audio generation. When you say "stable-diffusion gratis," I interpret that as you are looking for free or open-source implementations of such models. One prominent example of a diffusion model that has been made available for free is "Stable Diffusion" developed by CompVis at LMU Munich and Stability AI, among others. It is a latent diffusion model used for text-to-image generation, and it has been open-sourced under a permissive license which allows for broad use. This model and related software can typically be accessed for free on code repositories such as GitHub. The community around such models often creates various interfaces and tools that leverage the underlying model, and many of these are also available for free. For example, there could be web-based applications, Google Colab notebooks, or locally runnable code that allow individuals to experiment with these models without needing to pay for the software. However, while the software itself may be "gratis," you may still incur costs related to computing power required to run the models, especially in a cloud environment or if you need to rent GPUs to process the models more efficiently. These computational costs can be significant, depending on how much you use the models and the scale of your generation tasks. For the latest information and access to free stable diffusion models and tools, a GitHub search or a community forum like Reddit's Machine Learning community or relevant Discord servers might provide you with a starting point. It's always important to consider the licensing terms and conditions associated with using any software, especially for commercial purposes.

answer:Ваш код написан для 32-битных приложений и не будет работать для 64-битной версии Windows без изменений. В x64-архитектуре используется другая схема адресации и другие регистры. Прежде всего, в x64 Windows основное отличие связано с тем, что расстояние для перехода (jump) может быть больше, чем позволяет представить `DWORD` (32 бита), поэтому вам понадобится использовать `jmp` инструкции, которые могут обрабатывать 64-битные смещения. Кроме того, `FARPROC` и указатели теперь будут 64-битными, так что вам нужно обновить все типы данных для соответствия 64-битной среде. Вот как можно обновить ваш код для 64-битной компиляции: ```cpp #include <windows.h> // buffer for saving original bytes char originalBytes[14]; // remember the function address we will hook FARPROC hookedAddress; // our hook function int __stdcall myFunc(LPCSTR lpCmdLine, UINT uCmdShow) { // unhook the function: rewrite original bytes WriteProcessMemory(GetCurrentProcess(), (LPVOID)hookedAddress, originalBytes, sizeof(originalBytes), NULL); // you may want to call the original WinExec function here using a trampoline // function which you need to implement using the saved bytes and a jump // to the remainder of the original function // modify text or do something else here return WinExec("calc", uCmdShow); } // hook installation logic void setMySuperHook() { HMEMORYMODULE hLib; void *myFuncAddress; intptr_t src, dst; intptr_t relativeAddr; char patch[14] = {0}; // 14-byte long patch for 64-bit absolute jump // get memory address of function WinExec hLib = LoadLibraryA("kernel32.dll"); hookedAddress = GetProcAddress(hLib, "WinExec"); // save the first 14 bytes into originalBytes (buffer) ReadProcessMemory(GetCurrentProcess(), (LPCVOID)hookedAddress, originalBytes, sizeof(originalBytes), NULL); // overwrite the first bytes with a jump to myFunc myFuncAddress = &myFunc; src = (intptr_t)hookedAddress; dst = (intptr_t)myFuncAddress; relativeAddr = dst - (src + sizeof(patch)); // Patch bytes: Jump to the relative address memcpy(patch, "xFFx25x00x00x00x00", 6); // jmp [rip+0] (RIP-relative indirect jump) memcpy(patch+6, &relativeAddr, sizeof(relativeAddr)); // Address after the jmp + 0 WriteProcessMemory(GetCurrentProcess(), (LPVOID)hookedAddress, patch, sizeof(patch), NULL); } int main() { // call original WinExec("notepad", SW_SHOWDEFAULT); // install hook setMySuperHook(); // call after install hook WinExec("notepad", SW_SHOWDEFAULT); return 0; } ``` Обратите внимание, что данная версия кода не включает реализацию так называемой трамплинной функции, которая необходима для возврата в исходную (оригинальную) функцию после обработки в пользовательской функции. Она потребуется, если после выполнения вашей пользовательской функции `myFunc` вы все же хотите вызвать оригинальную функцию `WinExec`. Также важно помнить, что хук функций Windows не рекомендуется без веской причины, так как это может привести к нестабильности и нарушению безопасности системы. Кроме того, подход с заменой первых инструкций функции на jmp может не работать из-за технологий защиты памяти, таких как DEP (Data Execution Prevention) и ASLR (Address Space Layout Randomization).