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。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居能源消耗趋势预测与节能策略优化中的应用（433） * 引言： * 正文： * 一、智能家居能源管理的核心痛点与 Java 大数据的价值 * 1.1 行业核心痛点（基于《2024 中国智能家居行业白皮书》） * 1.2 Java 大数据的核心价值（实战验证适配性） * 二、技术架构设计实战（纵向架构图） * 2.1 核心技术栈选型（生产压测验证版） * 2.2 关键技术亮点（博主实战总结） * 三、核心场景实战（附完整可运行代码） * 3.1 场景一：能耗趋势预测（线性回归 + LSTM 融合模型） * 3.1.1 业务需求 * 3.1.
机器人动力学分析复习速通 机器人分析分为 牛顿欧拉法、拉格朗日法、高斯法、凯恩方法 matlab提供的逆动力学采用的是牛顿欧拉法：RNE——Recursive Newton-Euler 需要三个参数，第一个是给定最终的角度，第二个是速度，第三个是角加速度，返回各个关节所需要的力矩。 可选参数有重力加速度和负载fext 牛顿欧拉法 我们的目标是给定机器人的关节位置 q、速度 qd 和加速度 qdd，计算出为了产生这个运动状态，每个关节需要施加多大的驱动力矩 。 一上来看到有人问——我们不是用力域雅可比解决了每个关节应该分配多大力矩的问题了吗？ 这是我初学的时候也弄混的问题。 “力域雅可比”解决的是一个不同的问题，属于静力学或外力映射范畴，他的目的是将作用在机器人末端执行器上的外力/力矩 映射到对应的关节空间力矩 。 区别就是一个是给定运动状态，计算每个关节为了达到这个运动状态需要多大力； 另一个则是给定末端的力，计算这个力分配在各个关节上是多大。 牛顿欧拉法的精髓在于正推和逆推，我们来看这个过程： * 正向递推（Forward Recursion）：从基
文章目录 * Enterprise Architect 16 简介 * （一）支持多种建模语言和标准 * （二）强大的版本控制、协作和文档管理功能 * （三）增强的技术和用户体验 * （四）高级功能和扩展性 * 一，下载软件 * （一）官网 * （二）阿里云盘 * （三）百度网盘 * （四）迅雷 * 二，安装软件 * 三，无限30天设置 * （一）删除`fkey.dat`文件 * （二）删除注册表Kane文件夹 * （三）查看效果 Enterprise Architect 16 简介 Enterprise Architect 16是一款功能强大的企业级建模工具，它为企业和机构在系统设计、业务流程建模、数据建模以及软件开发等方面提供了全面的支持。以下是对Enterprise Architect 16的详细介绍：
目录 * 一、前言 * 二、项目概述 * 三、功能特性 * 四、技术架构 * 五、安装与使用 * 1、系统要求 * 2、安装步骤 * 3、环境变量配置 * 4、启动方式 * 4.1 命令行模式（CLI） * 4.2 Web模式 * 六、应用场景与未来展望 * 七、结语 一、前言 在科技日新月异的今天，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活方式。从智能手机的语音助手到智能家居的自动化控制，AI技术逐渐渗透到生活的各个角落，为我们带来了便捷与高效。OmniSteward正是在这样的背景下应运而生，它作为一款基于大语言模型的全能AI管家系统，致力于打破人机交互的壁垒，为用户打造一个智能、高效、便捷的生活和工作环境。无论是忙碌的上班族希望在工作中提高效率，还是追求高品质生活的家庭用户渴望轻松掌控家居设备，OmniSteward都有可能成为他们理想的智能伙伴，引领我们进入一个全新的智能生活时代。 二、项目概述 OmniSteward是一个正在积极开发中的全能管家系统，