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。
以下是关于在 VSCode + Copilot 中，通过 OAI Compatible Provider for Copilot 插件配置使用 DeepSeek 系列模型 (deepseek-chat, deepseek-reasoner, deepseek-coder) 的完整汇总指南。 🎯 核心目标 通过该插件，将支持 OpenAI API 格式的第三方大模型（此处为 DeepSeek）接入 VSCode 的官方 Copilot 聊天侧边栏，实现调用。 📦 第一步：准备工作 在开始配置前，确保完成以下准备： 步骤操作说明1. 安装插件在 VSCode 扩展商店搜索并安装 OAI Compatible Provider for Copilot。这是连接 Copilot 与第三方模型的核心桥梁。2. 获取 API
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 💥1 概述 无线可充电传感器网络（WRSN）中公交网络辅助的无人机调度研究 摘要：无线可充电传感器网络（WRSN）被广泛应用于环境和交通监测、视频监控和医疗护理等领域，有助于提高城市生活质量。然而，在建筑物、土壤或其他难以从环境中获取能量的地方部署传感器，为其提供可持续能源是具有挑战性的。为解决这一问题，我们设计了一种新的无线充电系统，利用城市区域的公交网络辅助无人机。我们根据这一新的无线充电系统制定了无人机调度问题，以最小化无人机的总时间成本，同时满足无人机能够在能量约束下为所有传感器充电。然后，我们提出了一种逼近算法DSA来解决能量受限的无人机调度问题。为使WRSN的任务可持续进行，我们进一步制定了带有传感器截止日期的无人机调度问题，并提出了逼近算法DDSA，以找到在截止日期前由无人机充电的传感器数量最大的无人机调度。通过大量模拟，我们证明DSA相对于贪婪补充能量算法可以将总时间成本降低8
在大模型落地场景中，本地轻量化部署因低延迟、高隐私性、无需依赖云端算力等优势，成为开发者与 AI 爱好者的热门需求。本文聚焦 Windows 10/11（64 位）环境，详细拆解 llama.cpp 工具的编译流程（支持 CPU/GPU 双模式，GPU 加速需依赖 NVIDIA CUDA），并指导如何通过 modelscope 下载 GGUF 格式的 Qwen-7B-Chat 模型，最终实现模型本地启动与 API 服务搭建。 1.打开管理员权限的 PowerShell/CMD，执行以下命令克隆代码： git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp mkdir
AudioSeal开源大模型部署：无需API密钥，本地化AI语音版权保护方案 1. 项目概述 AudioSeal是Meta公司开源的一款专业级音频水印系统，专门用于AI生成音频的版权保护和内容溯源。这个工具让开发者能够在本地环境中部署完整的音频水印解决方案，无需依赖云端API或支付服务费用。 核心功能亮点： * 水印嵌入：在音频文件中植入不可见的数字水印 * 水印检测：快速识别音频是否包含特定水印 * 消息编码：支持16-bit自定义消息嵌入 * 本地化运行：所有处理都在本地完成，保障数据隐私 技术规格： * 开发框架：PyTorch + Gradio组合 * 硬件加速：支持CUDA GPU加速 * 模型大小：615MB（自动缓存到本地） * 服务端口：默认使用7860端口 2. 环境准备与快速部署 2.1 系统要求 在开始部署前，请确保您的系统满足以下基本要求： * 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 18.04+） * Python版本：3.8或更高 * GPU支持：NVIDIA显卡（建议显存≥4GB）