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。
文章目录 * 前言 * 系统要求 * 安装Java环境 * 步骤1：检查Java版本 * 步骤2：下载Java JDK * 步骤3：安装Java JDK * 下载Neo4j * 步骤1：访问官方网站下载Neo4j * 步骤2：解压Neo4j * 启动Neo4j服务 * 步骤1：以管理员身份打开命令提示符 * 步骤2：导航到Neo4j的bin目录 * 步骤3：安装Neo4j服务 * 步骤4：启动Neo4j服务 * 步骤5：验证服务状态 * 访问Neo4j * 基本操作和配置 * 常用管理命令 * 配置文件修改 * 常见问题解决 * 问题1：端口被占用 * 问题2：Java版本不匹配 * 问题3：服务启动失败 * 总结 前言 Neo4j是一款强大的图数据库，特别适合处理复杂的关系数据。本教程将手把手教你在Windows系统上安装Neo4j，并配置可视化工具，让你快速上手图数据库的世界。 系统要求 在开始安装之前，请确保你的系统满足以下要求： 操作系统:
引言 在聊手势识别前，咱们先搞清楚：Rokid是谁？它为啥能把AR手势做得这么自然？ Rokid是国内AR（增强现实）领域的“老兵”了，从2014年成立就盯着一个目标——让AR走进日常。你可能见过它的产品：能戴在脸上的“AR眼镜”Max Pro、能揣在兜里的“AR主机”Station 2、适合专业场景的“Station Pro”，这些设备不是用来“炫技”的，而是想让咱们摆脱手机、手柄的束缚，直接用手“摸”虚拟东西。 而手势识别，就是Rokid给AR设备装的“最自然的遥控器”——比如调大虚拟屏幕像捏橡皮一样捏合手指，翻页像翻书一样挥手。但不同设备、不同开发需求，需要搭配不同版本的SDK（软件开发工具包），这就像“不同型号的手机要装对应版本的APP”。 一、基础认知：先选对版本，避免开发走弯路 Rokid手势识别技术随SDK版本迭代持续优化，不同版本适配的Unity（开发工具）
StreamVLN 通过在线、多轮对话的方式，输入连续视频，输出动作序列。 通过结合语言指令、视觉观测和空间位姿信息，驱动模型生成导航动作（前进、左转、右转、停止）。 论文地址：StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling 代码地址：https://github.com/OpenRobotLab/StreamVLN 本文分享StreamVLN 复现和模型推理的过程～ 下面是示例效果： 1、创建Conda环境 首先创建一个Conda环境，名字为streamvln，python版本为3.9； 然后进入streamvln环境，执行下面命令： conda create -n streamvln python=3.9 conda activate streamvln 2、 安装habitat仿真环境
Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事：开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这 * 引言： * 正文： * 一、赛事核心价值：资源、履历、落地全具备 * 1.1 硬核资源支持 * 1.2 行业背书与机遇 * 1.3 低门槛试错 * 二、赛道核心玩法：AI 和 AR 创作方向解析 * 2.1 AI 赛道：拼的是 "空间认知协作" 能力 * 2.1.1 应用示例 * 2.2 AR 赛道：