AI绘画报错

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。

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RTX 4070本地部署Stable Diffusion保姆级教程:从环境搭建到4K写实人像实战

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前言 最近换了一台 RTX 4070 (8G显存) 的笔记本,想着算力不能浪费,就折腾了一下本地部署 AI 绘画(Stable Diffusion)。 网上很多教程要么太老,要么就是让你装 Python、配 Git,环境报错能劝退 90% 的人。其实现在早就有“一键启动”的整合包了。 这篇文章不讲虚的理论,只记录我跑通的这套最稳的工作流。如果你也是 N 卡用户(推荐 3060 以上),照着做,半小时内就能画出超写实的 4K 美女图。 上效果 为了方便大家,我把文中用到的“启动器整合包”和“核心模型”都打包好了,链接放在文末,需要的自取。 一、 准备工作 1. 硬件要求 * 显卡: 最好是

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Clawdbot(Moltbot) 飞书机器人配置,体验老板和助手沟通的感觉

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一、背景说明 Clawdbot可以24小时待命(参考配置方式:Clawdbot(Moltbot) windows安装配置教程(含各种问题处理)),但是网页端使用起来比毕竟没那么方便,然而clawdbot支持多种渠道交互,这也正是这个AI助理的魅力所在,想想飞书发送一个消息,一个任务就完成了,这不就是老板指挥我做事的方式吗,来赶紧体验一波老板的感觉~ 二、飞书机器人创建 飞书开放平台构建机器人:https://open.feishu.cn/ 记录App ID 和 App Secret,一会要用: 三、自动安装插件 项目地址:https://github.com/m1heng/Clawdbot-feishu 这时候,就可以发挥clawdbot的能力了,直接让clawdbot给我安装: 我要安装飞书机器人,帮我按照这个命令安装:Clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu 到这个过程有点慢,安装了好一会没反应,我开始问了: 又过了好一会没反应,

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小米 “养龙虾”:手机 Agent 落地,智能家居十年困局被撬开

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3月6日,小米正式推出国内首个手机端类 OpenClaw Agent 应用 ——Xiaomi miclaw,开启小范围邀请封测。这款被行业与网友戏称为小米 “开养龙虾” 的新品,绝非大模型浪潮下又一款语音助手的常规升级,而是基于自研 MiMo 大模型、具备系统级权限、全场景上下文理解能力的端侧智能体。 作为深耕智能家居领域的行业媒体,《智哪儿》始终认为:智能家居行业过去十年的迭代,始终没能跳出 “被动执行” 的底层困局。而 miclaw 的落地,不止是小米在端侧 AI 赛道的关键落子,更是为整个智能家居行业的底层逻辑重构,提供了可落地的参考范本。需要清醒认知的是,目前该产品仍处于小范围封测阶段,复杂场景执行成功率、端侧功耗表现、第三方生态适配进度等核心体验,仍有待大规模用户实测验证。本文将结合具象场景、量化数据与多维度视角,客观拆解 miclaw 的突破价值、现实挑战,以及它对智能家居行业的长期影响。 01 复盘行业困局:智能家居十年 始终困在 “被动执行”

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OpenClaw多智能体路由实战:飞书多机器人配置指南

文章目录 * 飞书重新安装问题 * 批量增加机器人 * 缺点 * 多个飞书机器人名称包含大小写的问题 * 多个Agent名称包含大小写的问题 目前我已经完成了OpenClaw的基本安装,但是在对话框只有一个,机器人也只绑定到主会话,一次只能处理一个消息。很多时候我在聊天窗口,说A任务,然后做了一半,又发了关于B任务的指令。一是每次发完消息,如果OpenClaw还在处理,剩下的消息要么进入队列、要么看不到(实际还在队列)。两个任务切来切去,感觉体验很不好。 要彻底解决这个问题,实现网上演示的那种对各Agent、每个对话机器人对应一个Agent,就需要用到多智能体路由技术。 实现的步骤如下: * 在飞书创建一个新的机器人 * 通过控制台创建新的智能体 * 按照指引将飞书配置上去 * 根据需要创建多个Agent和机器人,并对应配置上去(略) 飞书重新安装问题 明明我已经安装好了飞书,系统还是会提示我安装,否则就跳过了添加飞书这步。应该是系统Bug。这次安装的飞书位置在~/.openclaw/extensions/feishu,其实和~/.npm-globa

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