Что это?
Публикую мощный исходный код аимбота на базе YOLOv8 + C++ + TensorRT, предназначенный для CS2 и Valorant.Работает в связке с RP2040 Mouse Spoofer (если используется), поддерживает модели FP32 и FP16, а также реализует контроль отдачи через OpenCV для CS2 с помощью трекинга прицела.
⚙ Архитектура проекта:
- Много потоков: захват экрана, инференс, оверлей, управление мышью.
- Поддержка DirectX / DXGI / D3D11.
- Используется TensorRT и CUDA (с кастомными ядрами под FP16).
- Вся логика взаимодействия с мышью — через HID, в обход Windows.
- Отрисовка оверлея — через D3D11.
- Интеграция с YOLOv8 с полным препроцессингом на GPU.
- Конфигурация — через
.iniфайлы.
Основные компоненты:
| Компонент | Описание |
|---|---|
EngineFP16/FP32 | Поддержка FP16/FP32 инференса через TensorRT |
MouseController | Прямая работа с HID устройствами |
DXGICapture | Быстрый захват экрана через Desktop Duplication |
D3D11Overlay | Аппаратное наложение графики |
threadsafe_queue | Потокобезопасные очереди для кадров и результатов |
SoftwareFuser.cu | Объединение видео с карты захвата и экрана |
🛠 Сборка:
Bash:
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build . --config Release
cmake --install .
Дополнительно:
- В комплекте — модели YOLOv8 (в формате ONNX).
- Поддержка конвертации своих моделей (
.pt→.onnx). - Поддерживаются: CUDA 12.4+, TensorRT 10+, OpenCV с CUDA.
- Требуется Windows + RTX 40 серии (или совместимая).
Почему это важно:
- Низкая задержка (менее 20 мс от экрана до действия).
- Используется нулевое копирование и lock-free очереди.
- Оптимизировано под высокую частоту кадров (до 240 FPS).
- Можно интегрировать в любые проекты или использовать как базу для AIM и ESP логики.
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.