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。
Qwen3-VL-WEBUI深度解析｜附Instruct/Thinking双模式实战 在多模态AI技术快速演进的今天，视觉-语言模型（Vision-Language Model, VLM）已从“能看懂图”迈向“会思考、能操作”的新阶段。阿里推出的 Qwen3-VL-WEBUI 镜像，正是这一趋势下的集大成者——它不仅内置了迄今最强的 Qwen3-VL-4B-Instruct 模型，更通过高度封装的 Web 推理界面，实现了“一键启动、开箱即用”的极致体验。 本文将深入剖析 Qwen3-VL-WEBUI 的核心架构、Instruct 与 Thinking 双模式机制，并结合真实场景代码示例，带你全面掌握其工程化落地能力。 为什么是 Qwen3-VL？重新定义多模态智能边界 传统大模型擅长处理纯文本任务，但在面对现实世界中普遍存在的图文混合内容时往往力不从心：一张产品截图、一段监控视频、一份带图表的财报……这些都需要模型具备真正的“视觉理解+语义推理”双重能力。 而
open-webui 镜像快速高速下载 docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/ghcr.io/open-webui/open-webui:v0.6.9 https://docker.aityp.com/r/ghcr.io/open-webui/open-webuihttps://docker.aityp.com/r/ghcr.io/open-webui/open-webui 部署教程官网即可 https://docs.openwebui.com/https://docs.openwebui.com/ 启动Ollama在另一台机器上，默认启动，对外开放端口11434 打开ip访问限制，以便于其他机器访问 在open-webui的机器上面测试一下链接 curl http:
前端老鸟血泪史：CSS画圆三角总翻车？边框骚操作让你秒变图形大师 * 前端老鸟血泪史：CSS画圆三角总翻车？边框骚操作让你秒变图形大师 * 开场先唠两句 * 这玩意儿到底是个啥 * 把方块捏成圆的骚操作 * 三角形是怎么"骗"出来的 * 这招好使但也有坑 * 实际干活时咋用才不挨骂 * 遇到鬼打墙怎么破 * 几个让同事喊666的野路子 * 最后扯句闲篇 前端老鸟血泪史：CSS画圆三角总翻车？边框骚操作让你秒变图形大师 开场先唠两句 谁还没被产品经理逼着用纯CSS画个"五彩斑斓的透明三角形"过？那种凌晨两点收到消息说"老板觉得那个箭头不够锐"的绝望，我懂，我都懂。 别急着骂娘，今天咱就把CSS边框那点破事儿扒光了聊，顺便教你们怎么用几行代码忽悠住甲方。咱们不整那些虚头巴脑的理论，直接上干货，主打一个"看了就能用，用了就能装X"。 说实话，我刚开始写前端那会儿，看到设计师给的切图稿里有个小三角，第一反应就是打开Photoshop切个5x3像素的png。结果第二天需求变了，
官方文档 🏡 首页 | Open WebUI 文档 本地部署 * 连接本地 Ollama 服务： * 使用服务器测试了下：初次对话耗时较长，后续效率还不错；目前无法联网（废话） 对话中即可选择模型：不过我的硬件不支持，所以就先不做测试了 修改 Ollama 配置：宿主机 Ollama 服务地址：http://host.docker.internal:11434（我猜你不想一个一个字母敲，就直接大胆使用“cv大法”吧） 查看本地模型 ID： 管理员面板/设置/外部连接： 运行页面： 使用 Docker Compose 封装运行：其中镜像拉取速度比较慢 docker compose up -d 修改配置文件：由于本地已经运行了 Ollama