Added Chinese README (#126)
* Added Chinese README * Update README_CN.md * Create README_CN.md
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Asiimoviet
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README_CN.md
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README_CN.md
Normal file
@@ -0,0 +1,191 @@
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# Real-ESRGAN
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases)
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[](https://pypi.org/project/realesrgan/)
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues)
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/issues)
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/LICENSE)
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/pylint.yml)
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[](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/blob/master/.github/workflows/publish-pip.yml)
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[English](README.md) | 中文
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1. Real-ESRGAN的[Colab Demo](https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing) <a href="https://colab.research.google.com/drive/1k2Zod6kSHEvraybHl50Lys0LerhyTMCo?usp=sharing"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="google colab logo"></a>.
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2. **支持Intel/AMD/Nvidia显卡**的绿色版exe文件： [Windows版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [macOS版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip)，详情请移步[这里](#Portable-executable-files)。
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Real-ESRGAN的目标是成为一个**通用实用的图像修复算法**
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我们在强大的ESRGAN的基础上完全使用人工合成的数据来进行训练，以让其能被应用于图片修复的使用场景（顾名思义：Real-ESRGAN）。
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:art: Real-ESRGAN需要，也很欢迎你的贡献，如新功能、模型、错误修复、建议、维护等等。详情可以查看[CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，所有的贡献者都会被列在[此处](CONTRIBUTING.md#Contributors)。
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:question: 大部分的问题你都能在[FAQ.md](FAQ.md)中找到答案
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:triangular_flag_on_post: **更新**
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- :white_check_mark: 添加了 [*RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth*](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)，对二次元照片进行了优化，并减少了model的大小。详情以及与[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的对比请查看[**anime_model.md**](docs/anime_model.md)
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- :white_check_mark: 支持用户细调自己的数据组：[详情](Training.md#Finetune-Real-ESRGAN-on-your-own-dataset)
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- :white_check_mark: 通过[GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN)**增强了人脸的画面**
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- ：white_check_mar: 通过[Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)添加了UI并加入了[Huggingface Spaces](https://huggingface.co/spaces)（一个机器学习应用的在线平台）：[Gradio在线版](https://huggingface.co/spaces/akhaliq/Real-ESRGAN)。感谢[@AK391](https://github.com/AK391)
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- :white_check_mark: 现在支持任意比例的缩放了：`--outscale`（可以用`LANCZOS4`来更进一步调整输出图像的尺寸）。添加了*RealESRGAN_x2plus.pth*模型
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- :white_check_mark: 这个[推断程序](inference_realesrgan.py)支持: 1) **倾斜**相关选项; 2) 带**alpha通道**的图像; 3) **灰色**图像; 4) **16-bit**图像.
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- :white_check_mark: 训练模型的代码已经提交了，具体的做法可以查看这里：[Training.md](Training.md)。
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如果本项目帮到了你的照片或项目，麻烦给本项目一个star，或者推荐给你的朋友们，谢谢！:blush:<br/>
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其他相关的项目：<br/>
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:arrow_forward: [GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN): 一个对人脸进行还原的算法 <br>
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:arrow_forward: [BasicSR](https://github.com/xinntao/BasicSR): 开源的图像和视频的还原工具<br>
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:arrow_forward: [facexlib](https://github.com/xinntao/facexlib): 一套提供与人脸相关的工具集<br>
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:arrow_forward: [HandyView](https://github.com/xinntao/HandyView): 基于PyQt5的照片查看器，方便查看以及比较 <br>
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### :book: Real-ESRGAN: 使用人工合成数据训练的超分辨率算法
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> [[论文](https://arxiv.org/abs/2107.10833)]   [项目]   [演示] <br>
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> [Xintao Wang](https://xinntao.github.io/), Liangbin Xie, [Chao Dong](https://scholar.google.com.hk/citations?user=OSDCB0UAAAAJ), [Ying Shan](https://scholar.google.com/citations?user=4oXBp9UAAAAJ&hl=en) <br>
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> 应用科学中心 (ARC), 腾讯PCG<br>
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> 中国科学院 深圳先进技术研究院
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<p align="center">
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<img src="assets/teaser.jpg">
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</p>
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我们提供了一套训练好的模型（*RealESRGAN_x4plus.pth*)，可以进行4倍的超分辨率。<br>
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**现在Real-ESRGAN还是有几率失败的，因为现实生活的降分辨率还是比较难的。**<br>
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而且本项目对**人脸以及文字之类**的效果还不是太好，但是我们会持续进行优化的。<br>
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目前计划中Real-ESRGAN将会被长期支持，我会在空闲的时间中持续维护更新。
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这些是未来计划好的几个新功能：
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- [ ] 优化人脸
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- [ ] 优化文字
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- [x] 优化动画图像
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- [ ] 支持更多的超分辨率比
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- [ ] 更多可控制选项
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如果你有好主意或需求，欢迎在issue或discussion中提出。<br/>
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如果你有一些Real-ESRGAN中有问题的照片，你也可以在issue或者discussion中发上来。我会留意（但是不一定能解决:stuck_out_tongue:）。如果有必要的话，我还会专门开一页来记录那些有待解决的有问题的图像，但是以现在的技术来说还是有点难。
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### 绿色版可执行文件
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你可以下载**支持Intel/AMD/Nvidia显卡**的绿色版exe文件： [Windows版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-windows.zip) / [Linux版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-ubuntu.zip) / [macOS版](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/realesrgan-ncnn-vulkan-20210901-macos.zip)。
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绿色版指的是这些exe你直接放U盘里拷走都没问题。因为里面已经有所需的文件和模型了。不需要CUDA或者PyTorch运行环境。
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你可以通过这行指令来运行（Windows版本，更多信息请查看对应版本的README.md）：
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```bash
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./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 输入图像.jpg -o 输出图像.png
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```
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我们提供这三种模型：
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1. realesrgan-x4plus（默认）
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2. reaesrnet-x4plus
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3. realesrgan-x4plus-anime（针对动画图像，有更小的体积）
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你可以通过`-n`参数来使用其他模型，例如`./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i 二次元图片.jpg -o 二刺螈图片.png -n realesrgan-x4plus-anime`
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由于这些exe文件会把图像分成几个板块，然后来分别进行处理，再合成导出，输出的图像可能会有一点割裂感（而且可能跟PyTorch的输出不太一样）
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这些exe文件均基于[Tencent/ncnn](https://github.com/Tencent/ncnn)以及[nihui](https://github.com/nihui)的[realsr-ncnn-vulkan](https://github.com/nihui/realsr-ncnn-vulkan)
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## :wrench: 依赖以及安装
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- Python >= 3.7 (推荐使用[Anaconda](https://www.anaconda.com/download/#linux)或[Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html))
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- [PyTorch >= 1.7](https://pytorch.org/)
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#### 安装
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1. 把项目克隆到本地
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```bash
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git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
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cd Real-ESRGAN
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```
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2. 安装各种依赖
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```bash
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# 安装basicsr - https://github.com/xinntao/BasicSR
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# 我们使用BasicSR来训练以及推断
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pip install basicsr
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# facexlib和gfpgan是用来增强面部表现的
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pip install facexlib
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pip install gfpgan
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pip install -r requirements.txt
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python setup.py develop
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```
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## :zap: 快速上手
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### 普通图片
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下载我们训练好的模型: [RealESRGAN_x4plus.pth](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)
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```bash
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wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth -P experiments/pretrained_models
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```
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推断!
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```bash
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python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealESRGAN_x4plus.pth --input inputs --face_enhance
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```
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结果在`results`文件夹
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### 动画图片
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<p align="center">
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<img src="https://raw.githubusercontent.com/xinntao/public-figures/master/Real-ESRGAN/cmp_realesrgan_anime_1.png">
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</p>
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训练好的模型: [RealESRGAN_x4plus_anime_6B](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)<br>
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有关[waifu2x](https://github.com/nihui/waifu2x-ncnn-vulkan)的更多信息和对比在[**anime_model.md**](docs/anime_model.md)中
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```bash
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# 下载模型
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wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth -P experiments/pretrained_models
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# 推断
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python inference_realesrgan.py --model_path experiments/pretrained_models/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth --input inputs
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```
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结果在`results`文件夹
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## :european_castle: 各种模型
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- [RealESRGAN_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth)
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- [RealESRGAN_x4plus_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.3/RealESRGAN_x4plus_netD.pth)
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- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B.pth)
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- [RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.4/RealESRGAN_x4plus_anime_6B_netD.pth)
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- [RealESRNet_x4plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/RealESRNet_x4plus.pth)
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- [RealESRGAN_x2plus](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth)
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- [RealESRGAN_x2plus_netD](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.2.3/RealESRGAN_x2plus_netD.pth)
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- [official ESRGAN_x4](https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.1/ESRGAN_SRx4_DF2KOST_official-ff704c30.pth)
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## :computer: 训练并优化你的数据
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这里有一份详细的指南：[Training.md](Training.md).
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## BibTeX
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@Article{wang2021realesrgan,
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title={Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data},
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author={Xintao Wang and Liangbin Xie and Chao Dong and Ying Shan},
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journal={arXiv:2107.10833},
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year={2021}
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}
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## :e-mail: 联系我们
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如果你有任何问题，请通过`xintao.wang@outlook.com`或`xintaowang@tencent.com`联系我们。
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