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。
OpenClaw Zero Token 深度解析：浏览器自动化实现大模型免 Token 调用的原理与实战 快速摘要 OpenClaw Zero Token 是开源 AI 智能体框架 OpenClaw 的一个社区衍生版本，它的核心思路是：通过 Playwright 浏览器自动化技术，复用你在各大模型网页端的登录状态，从而绕过传统 API Token 调用的方式，实现对 DeepSeek、千问、Kimi、豆包等主流大模型的本地 Agent 调用。 整个方案采用 MIT 开源协议，项目在 GitHub 上已获得 1800+ Star。如果你正在搭建本地 AI 智能体、或者对浏览器自动化与大模型结合的技术路线感兴趣，往下看有更详细的原理拆解和完整部署步骤。 从 OpenClaw 说起：为什么会出现 Zero
OpenClaw 作为开源 AI 智能体的代表，其核心竞争力在于「可扩展性」——通过自定义 Skill（技能），开发者可以让 OpenClaw 适配自身需求，实现从“通用工具”到“专属数字员工”的转变。无论是批量处理 Excel 数据、自动生成工作报告，还是跨平台同步文件，都能通过自定义 Skill 实现。 本文将从实战角度出发，手把手教大家开发一款「Excel 数据批量处理 Skill」，涵盖 OpenClaw Skill 的核心开发流程、代码编写、调试部署全步骤，所有代码均可直接复制运行，适合 AI 开发者、办公自动化爱好者快速上手。 前置要求：掌握 Python 基础（面向对象编程）、了解 OpenClaw 基本架构（网关、
🎬 个人主页：艾莉丝努力练剑 ❄专栏传送门：《C语言》《数据结构与算法》《C/C++干货分享&学习过程记录》 《Linux操作系统编程详解》《笔试/面试常见算法：从基础到进阶》《Python干货分享》 ⭐️为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平 🎬 艾莉丝的简介： 文章目录 * 前言 * 一、技术架构的三大革命性突破 * 1.1 稀疏混合专家架构：容量与效率的完美平衡 * 1.2 动态推理预算：让AI学会"思考" * 1.3 超长上下文处理：百万Token带来的质变 * 二、多模态能力的实质性突破 * 2.1 视频理解到交互应用 * 2.2 图像到代码的精准转换 * 2.3 跨模态逻辑推理
AI 赋能测试流程 * 一. AI 基础概念 * 1. AI 是什么？ * 2. AI 为什么会被创造出来？ * 3. AI 是如何被创造出来的？ * 二. AI 赋能测试 * 1. AI 在测试领域的应用 * 2. AI 在测试领域的发展趋势 * 三. AI 驱动的测试流程 * 1. AI 工具介绍 * 2. 需求分析 * 2.1 识别需求中存在的问题 * 2.2 需求快速理解与功能概要生成 * 3. 测试计划 * 4. 测试用例 * 4.1 AI 生成等价类 * 4.2 AI 生成边界值 * 4.