Устанавливаем ИИ аимбот

Достаточно давно интересуюсь темой ИИ и его применения, только сейчас до меня дошел масштаб обширности применения данной технологии, так-же заметил что на западе уже много мамкиных продаванов которые изменив три строки данного кода рубят бабки на мамонтах
Для кого-то может оказаться полезным, претендовать на оригинальность не буду. Несомненным плюсом является простота использования, возможность интеграции с Arduino, считывания экрана через OBS / StreamLabs для обхода AC, и возможности интеграции собственных натренированных моделей ИИ для использования в нестандартных играх.

Дефолтная модель Yolo подходит для всех шутеров, ибо натренированна на людях и "гуманоидо-подобных"

GitHub + Discord Автора

https://github.com/RootKit-Org/AI-Aimbot | https://discord.gg/rootkitorg

3 Версии данного софта

Обычный - main.py Легко настраивается, работает на любом компьютере
Быстрый - main_onnx.py Может потребоваться редактирование файла, работает на любом компьютере
Самый шустрый - main_tensorrt.py долгая установка, работает только на компьютерах с видеокартами NVIDIA

Установка каждой из версий:

Вне зависимости от того какой из вышеупомянутых вариантов вы решите установить, вам потребуется выполнить данные шаги:
1. Скачиваем и устанавливаем CUDA в дефолтную локацию: ТЫК
2. Скачать Python 3.11 - ТЫК, обязательно добавить в PATH
3. Далее заходим в PS/CMD и пастим команду для установки PyTorch:

⁡pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

⁡
3.1 В случае если у вас отсутствует видеокарта NVIDIA, или же вовсе ее нет то вписываем это:

⁡pip install torch torchvision torchaudio

⁡
4. Скачиваем данный архив и распаковываем его в любую локацию, предпочтительно на SSD диске: ТЫК
5. Далее переходим в папку данного проекта (CD либо CMD в строке папки) и устанавливаем все нужное данной командой:

⁡pip install -r requirements.txt

⁡
P.S Дефолтные бинды: CAPS LOCK - Включение / Выключение и Q для остановки работы данных скриптов

Обычный Вариант Main.py

1. Ориентируемся в папку проекта и запускаем скрипт данной командой:

⁡python main.py

⁡ и вуаля, теперь вы самый настоящий пидорас

Быстрый Main_Onnx.py

1. Находим config.py в экстрактнутой папке, нажимаем Ctrl + F и ищем

⁡onnxChoice

⁡
Данный параметр отвечает за то - какой ресурс будет использован для всех дальнейших манипуляций данного скрипта

• onnxChoice = 1 # Процессор
• onnxChoice = 2 # AMD / NVIDIA
• onnxChoice = 3 # NVIDIA

В том случае если у вас видеокарта NVIDIA заходим в PS/CMD и вписываем данные команды:
1.

⁡pip install onnxruntime-gpu

⁡
2.

⁡pip install cupy-cuda11x=

⁡

Для запуска скрипта заходим в папку проекта и запускаем данной командой:

⁡python main_onnx.py

⁡

Самый Шустрый

1. Устанавливаем Cupy в PS/CMD:

⁡pip install cupy-cuda11x

⁡
2. Скачиваем CUDNN[ТЫК] и TensorRT[ТЫК], понадобится учетка NVIDIA.
3. Распаковываем оба архива и кидаем папки с файлами в

⁡C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8

⁡
4. Заходим в PS/CMD и вставляем данную команду для интеграции TensorRT в Python:

⁡pip install "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\python\tensorrt-8.6.1-cp311-none-win_amd64.whl"

⁡
5. Заходим в Environtment Variables и в PATH добавляем:

• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\lib
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp
• C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin

6. Далее заходим в папку проекта и открываем PS/CMD, пишем: python .\export.py --weights ./yolov5?.pt --include engine --half --imgsz 320 320 --device 0
6.1 Вместо ? ставим n, s, m
n - Железо по типу бабкиного древнего телевизора
s - неплохое железо
m - хорошее и лучше
У меня 4070, Ryzen 7 7700x3d и я брал м'ку.

7. После успешного экспорта одной из вышеупомянутых моделей мы получим два файла: yolov5?.engine и yolov5?.onnx, к их названиям нужно будет добавить 320Half чтобы получилось: yolov5?320Half.engine, yolov5?320Half.onnx. После успешной подмены уже существующих файлов нашим свежаком нужно зайти в main_tensorrt.py и заменить в данной строке:

⁡model = DetectMultiBackend('yolov5?320Half.engine', device=torch.device(

⁡ "olov5?320Half.engine" на название вашего файла с таким же расширением.

8. Можно запускать скрипт командой в PS/CMD

⁡python main_tensorrt.py

⁡

Конфиг

Для настройки каждой из версий нужно зайти в config.py, и поменять значения.

useMask - Установите значение True или False, чтобы включить или выключить

maskWidth - Ширина маски, которую нужно использовать. Используется только в том случае, если параметр useMask равен True

maskHeight - высота маски, которую нужно использовать. Используется только в том случае, если параметр useMask равен True

aaQuitKey - Основной клавишей является Q, паничка для завершения работы скрипта.

headshot_mode - Если не понятно - хз что вы тут забыли.

aaMovementAmp - предустановка должна быть точной для 99 % игроков. Уменьшите цифры для более плавного наведения на цель. Рекомендуемые значения: 0.5 - 2

уверенность - Не трогаем, только если начинает наводить на рандомные объекты, стены и тд

screenShotHeight - Не трогаем

screenShotWidth - Не трогаем

aaDetectionBox - Не трогаем

cpsDisplay - Отображает CPS в консоли, не трогаем, если на постоянке ниже 60 - экспортим более слабую модель n/s. Актуально только для самой шустрой версии.

visuals - Включаем если хотите посмотреть распознает ли игроков ИИ или нет

centerOfScreen - "Умное" наведение на игроков, чтобы с одного на другого не прыгало. Оставляем как есть.

onnxChoice - Только для второй Быстрой версии, выбор видеокарты / процессора для работы скрипта.