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。
论文：UltraFusion Ultra High Dynamic Imaging using Exposure Fusion 这篇发表于 CVPR 2025 的论文提出了UltraFusion—— 首个能融合曝光差达 9 档（stops）图像的曝光融合技术，针对传统高动态范围（HDR）成像在超大曝光差、动态场景运动模糊 / 重影、色调映射伪影等问题提出解决方案，通过将曝光融合建模为引导式修复问题，结合扩散先验、定制化网络分支和专属训练数据集，实现了超高动态范围场景下的高质量成像，且在静态、动态数据集及自建基准测试中均显著优于现有方法。 摘要 高动态范围（HDR）场景成像是相机设计领域的核心研究问题之一。目前主流相机均采用曝光融合技术，通过融合不同曝光度下采集的图像来提升动态范围，但该方法仅能处理曝光差异有限的图像，通常为 3-4 档。当应用于需要超大曝光差的超高动态范围场景时，因输入图像配准错误、光照不一致或色调映射伪影等问题，传统曝光融合方法往往失效。 本文提出 UltraFusion 方法，作为首个可融合曝光差达 9 档图像的曝光融合技术。
自定义机器人使用指南 利用 n8n 打造飞书 RSS 推送机器人 文章目录 * 自定义机器人使用指南 * 注意事项 * 功能介绍 * 在群组中添加自定义机器人 * 操作步骤 * 邀请自定义机器人进群。 * - 进入目标群组，在群组右上角点击更多按钮，并点击 设置。 * - 在右侧 设置 界面，点击 群机器人。 * - 在 群机器人 界面点击 添加机器人。 * - 在 添加机器人 对话框，找到并点击 自定义机器人。 * - 设置自定义机器人的头像、名称与描述，并点击 添加。 * 获取自定义机器人的 webhook 地址，并点击 完成。 * 测试调用自定义机器人的 webhook 地址，向所在群组发送消息。 * -
目录 * 1 MAVROS简介 * 2 MAVROS安装 * 3 MAVROS基础知识 * 3.1 MAVROS坐标系 * 3.2 MAVROS常用话题 * 3.2.1 `/mavros/state` * 3.2.2 `/mavros/setpoint_position/local` * 3.2.3 `/mavros/local_position/odom` * 3.2.4 `/mavros/setpoint_raw/local` * 3.2.5 `/mavros/setpoint_raw/attitude` * 3.3 MAVROS常用服务 * 3.
「MPC+RL」 目录 01 主要方法 1. 整体架构：RL决策 + MPC执行 2. Actor设计：学习代价而非动作 3. Critic设计与模型预测价值扩展 02 实验结果 1.训练效率与极限性能：学得更快，飞得更猛 2.鲁棒性：无惧风扰与参数偏差 3.可解释性：打开 RL 的黑盒 4.真实世界部署：零样本迁移的 21m/s 03 总结 在机器人控制领域，长期存在着模型驱动（MPC）与数据驱动（RL）的路线之争。前者理论完备但依赖人工调参，后者探索力强却受困于黑盒不可解释性。苏黎世大学 RPG 组的这项 T-RO 最新工作，为这一争论提供了一个优雅的融合解。 论文提出的