提示输出验证失败：CheckpointLoaderSimple: - 值不在列表中：ckpt_name: 'v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors' 不在 ['anything-v5-PrtRE.safetensors'] 中
模型文件夹里面没模型
这是官方链接：v1-5-pruned-emaonly.safetensors
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main
点击同一行的小下载箭头。然后把文件放在：models/checkpoints文件夹里
你还需要标准的VAE文件，也就是：vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/tree/main
这个文件放在：models/vae文件夹里
现在你已经拥有运行所需的一切了。慢慢来。你最初生成的图片会很糟糕。但是继续尝试，很快你就能得到很棒的结果。
无人机身份识别解决方案：开源RemoteID完全指南 【免费下载链接】ArduRemoteIDRemoteID support using OpenDroneID 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/ArduRemoteID 开源无人机身份识别是当前航空监管的核心要求，FAA RemoteID合规已成为全球无人机行业的标准化需求。ArduRemoteID项目为无人机爱好者和制造商提供了一套完整的开源解决方案，帮助实现符合FAA和欧盟标准的远程身份识别功能。 🚀 快速部署步骤 ArduRemoteID支持ESP32-S3和ESP32-C3硬件平台，部署过程简单高效： 1. 环境准备：安装Arduino CLI和Python 3环境 2. 代码获取：克隆项目仓库到本地目录 3. 依赖安装：运行安装脚本配置编译环境 4. 固件编译：使用make命令一键编译项目 5. 设备烧录：通过USB接口将固件上传到ESP32设备 🔧 多平台兼容方案 该项目支持多种硬件开发板，包括ESP32官方开发板、Bluemark系列模块
![FLUX.2[klein]开源！小香蕉平替，本地部署AI绘画的极简方案](https://qiniu.meowparty.cn/coder.2023/2026-04-08/cover_1775586911963_12ac325567684041adfaee6aef0c4045.png)
文章目录 * 前言 * 一、FLUX.2[klein]到底香在哪？ * 二、部署前准备：硬件+环境一键搞定 * 1. 硬件要求（最低配置） * 2. 环境安装（3行命令搞定） * 三、极简部署方案：2种方式任选（新手首选方式1） * 方式1：Python脚本一键运行（纯代码，无界面，最快上手） * 步骤1：创建运行脚本 * 步骤2：运行脚本 * 方式2：ComfyUI可视化部署（适合喜欢拖拽操作的用户） * 步骤1：安装ComfyUI * 步骤2：下载FLUX.2[klein]模型 * 步骤3：启动ComfyUI并加载工作流 * 四、常见问题&优化技巧 * 1. 显存不足怎么办？ * 2. 模型下载慢/
前提：你已经安装好openclaw，配置好了大模型。 可借鉴我另一篇博文：https://mp.ZEEKLOG.net/mp_blog/creation/editor/157513751 一、配置openclaw channel 打开终端，输入： openclaw config 开始安装，需要等一会，安装好需要你填飞书的App ID和App Secret，先放着，等执行下面的步骤 然 二、配置飞书机器人 , 获取App ID和App Secret 安装流程如下链接，太长了，不想编辑了，完成版本发布。 https://www.feishu.cn/content/article/7613711414611463386 1.配置事件长连接时，需要在openclaw上安装飞书SDK（如果步骤一没执行会长连接失败） 2.当然以上配还是有问题的，
本数据集集合了面向无人机视觉任务的大规模、多场景、多目标标注数据资源，涵盖了地理环境、智慧城市、基础设施巡检、农业生产、公共安全与灾害监测等多个关键领域。数据主要以两种主流格式提供：适用于目标检测的VOC/YOLO格式与适用于像素级语义分割的LabelMe格式，为算法开发与模型训练提供了高度结构化的标注支持。 在地理与农业监测方面，包含田地、道路、森林、水体等地理要素的分割数据集，以及作物病害、杂草识别、农田农机、牛羊牲畜等农业目标的检测数据，支持精准农业与生态研究。智慧城市与交通领域提供了丰富的城市街道场景数据，涵盖行人、车辆、交通标志、占道经营、消防通道、广告牌等目标的检测与分割，助力城市智能化管理。基础设施巡检是另一重点，覆盖电力线、光伏板、桥梁、铁路、风力发电机等设备的缺陷与异常检测，以及工地车辆、施工人员、物料垃圾的识别，满足工业自动化巡检需求。在灾害与安全监控中，包含滑坡、洪水、火灾烟雾、河道垃圾、违规建筑等应急场景的检测与分割数据，同时提供了溺水人员、海上救援、军事目标等特殊任务的专项数据集。此外，