Stream Bypass 使用指南
项目介绍
Stream Bypass 是一个跨浏览器插件,专门设计用于多个流媒体平台,它能够绕过内置的视频播放器,直接重定向到视频源。这样做的好处是,在您播放、跳过或甚至不做任何操作时,都不会遇到广告或弹窗干扰。此外,通过右键点击视频并选择下载选项,您可以轻松下载视频。该插件兼容原生浏览器视频播放器,并在一定程度上支持Chrome和Firefox等不同浏览器环境,尽管某些高级功能(如直接在MPV中播放)可能仅限于特定浏览器。
项目快速启动
安装步骤
从官方商店安装(推荐)
- Firefox 和 Firefox for Android 用户可以前往 Firefox 加载项商店。
- Chrome 或基于Chromium的浏览器 用户请访问 Chrome 网上应用店。
手动安装
对于想要手动编译和测试最新版本的开发者:
-
克隆本项目仓库:
git clone https://github.com/bytedream/stream-bypass.git -
安装依赖项:
npm install -
构建扩展:
npm run build若要创建正式的发布版本,可执行:
npm run release:firefox或npm run release:chrome。 -
Firefox: 进入
about:debugging#/runtime/this-firefox页面,点击“加载临时附加组件”,选择构建后生成的目录中的manifest.json文件。 -
Chrome或Chromium: 访问
chrome://extensions/,启用开发者模式,然后点击“加载已解压的扩展程序”,选择解压后的项目文件夹。
应用案例与最佳实践
Stream Bypass适用于那些希望避开网站上的冗长广告和限制,直接观看流媒体内容的用户。例如,如果你经常在各种在线视频平台上遇到强制观看广告的情况,只需安装此插件,即可切换到无广告的播放体验。最佳实践包括配置你的浏览器以支持插件的最佳性能,确保FFmpeg(如果使用MPV播放选项)正确设置,以及定期检查更新以获得对新流媒体服务的支持。
典型生态项目
Stream Bypass与其它开源工具和浏览器扩展一起,构成了一个更广泛的生态系统,致力于提升网络流媒体的用户体验。虽然Stream Bypass本身专注于基础的流媒体源跳转,但配合使用如ad blockers或者下载管理器等其他扩展,可以进一步增强控制和便利性。比如,结合使用一个高效的下载管理器,可以自动化下载你通过Stream Bypass找到的视频源,而使用ad blockers则可以在整个浏览过程中保持清爽的界面。
请注意,使用此类工具时应考虑版权法律及服务条款,确保合法合规地利用这些技术资源。
以上即是对Stream Bypass开源项目的基本使用指南,旨在帮助用户快速理解和应用这一实用工具。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00