最近在用vscode中的GitHub copilot，发现无法使用claude系列的模型
很多小伙伴知道要开代理，开往带你以后claude确实会出来，本地使用没有任何问题，但是如果使用远程服务器ssh，claude系列的模型就消失了，参考这篇博客https://blog.ZEEKLOG.net/qq_40620465/article/details/152000104
按照博主的方法，需要加一个改动，在设置远程服务器（注意不是“用户”）的setting.json时需要加入"http.useLocalProxyConfiguration": true,
完成后再重启vscode，claude就有了：
两年前我第一次接触Stable Diffusion时，生成一张512x512的图片需要等待整整12秒。今天，我的优化版本能在1.8秒内完成同样任务，而且画质更优——这中间的差距，就是我想和你分享的全部。 这篇文章不会有晦涩的术语堆砌，只有我亲自踩坑、验证有效的实战经验。 01 FP8不是数字游戏，而是算力革命的起点 去年看到NVIDIA发布H100支持FP8格式时，我第一反应是：“这不过是又一次精度压缩罢了。”直到亲手将Stable Diffusion 2.1迁移到FP8后，我才意识到自己错得多离谱。 FP8与FP16的核心差异不是数字大小，而是内存带宽的解放。 当模型权重从16位降到8位，显存占用直接减半。这意味着什么？意味着批量生成时，你可以同时处理更多图片；意味着那些因为显存不足而无法加载的LORA模型，现在有了运行空间。 但这里有个陷阱：不是所有模型层都适合FP8。 在转换过程中，我发现注意力机制层对精度极其敏感。粗暴地将整个模型转为FP8，会导致生成的人物面部扭曲、细节模糊。正确的做法是分层处理： python # 错误做法：整个模型转换 model.to
博客主页： [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏: AIGC |GPTs应用实例 文章目录 * 💯前言 * 💯获取GPTs的提示词Prompt指令 * 💯获取GPTs的知识库文件 * 💯小结 * 关于GPTs指令如何在ChatGPT上使用，请看这篇文章： 【AIGC】如何在ChatGPT中制作个性化GPTs应用详解 https://blog.ZEEKLOG.net/2201_75539691?type=blog * 关于如何使用国内AI工具复现类似GPTs效果，请看这篇文章： 【AIGC】国内AI工具复现GPTs效果详解 https://blog.ZEEKLOG.net/2201_75539691?type=blog 💯前言 随着 ChatGPT 和其他 AI 应用的不断发展，越来越多的外部 GPTs 被集成进来，以增强其功能和适应多样化的用户需求。这些外部 GPTs 并不仅仅是通用的 聊天助手，而是专为特定场景、
Fooocus深度攻略：零基础玩转AI绘画的终极秘籍 【免费下载链接】FooocusFocus on prompting and generating 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/fo/Fooocus 还在为复杂的AI绘画工具望而却步吗？Fooocus作为一款基于Stable Diffusion XL的开源AI绘画软件，通过智能化的提示词处理和丰富的艺术风格预设，让每个人都能轻松创作出专业级视觉作品。这款专注于提示词优化和风格选择的AI图像生成工具，将复杂的技术流程转化为简单直观的创作体验。 核心功能揭秘：三大技术亮点解析 智能化提示词增强引擎 Fooocus内置了先进的提示词自动优化系统，能够智能识别和丰富用户输入的描述内容。无论你是专业设计师还是完全的新手，只需简单的文字描述就能获得理想的生成效果。 实战操作示例： * 输入："森林中的魔法小屋" * 选择："奇幻风格"模板 * 点击生成按钮 系统会自动完善提示词结构，优化描述逻辑，确保生成图像的质量和创意表达。 多样化艺术风格库 项目内置了超过20
Stable Diffusion显存优化完全解决方案：彻底告别内存不足错误 【免费下载链接】sd-webui-memory-releaseAn Extension for Automatic1111 Webui that releases the memory each generation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/sd-webui-memory-release 在AI绘图创作过程中，Stable Diffusion显存优化是每个用户都必须面对的关键问题。当你的显卡内存不足时，不仅会中断创作流程，还可能导致数据丢失。本文将为你提供一套完整的AI绘图内存管理方案，帮助你在低配设备上也能流畅运行Stable Diffusion。 🎯 问题根源：为什么显存总是不够用？ 显存消耗的主要来源： * 模型权重残留：生成完成后，模型数据仍占用显存空间 * 缓存累积效应：CUDA缓存随着操作次数增加而不断堆积 * 并发处理压力：批量生成时内存需求呈几何级数增长 快速诊断清单： ✅ 单张图片生成后显存占用是否回落？ ✅ 连续操