图片生成

深度实战：在 GPU 环境下一键部署 Jimeng 中文文生图交互系统这是一篇专门针对 Jimeng (积木/积梦) 中文文生图模型的详细部署教学博客。包含了我们在实战中遇到的所有“坑”及其解决方案，特别是针对库版本冲突的硬核修复。

【零基础教程】从零部署 NewBie-image-Exp0.1：避开所有源码坑点NewBie-image-Exp0.1 是一款基于 Next-DiT 架构的 3.5B 参数动漫图像生成模型。它支持 XML 结构化提示词，在多角色控制和属性绑定上表现卓越。部署 NewBie-image-Exp0.1 具有一定的挑战性，因为它不仅涉及多个顶尖模型（Gemma 3, Jina CLIP, Flux VAE）的组合，其源码在适配 Diffusers 格式推理时也存在一些维度和类型的硬伤。以下是我整理的部署教学博客，旨在帮助大家一键式避坑。

如何使用即梦 AI，生成图片、并快速实现 veo3 音画同出的效果视频目录如何使用即梦 AI，生成图片、并快速实现 veo3 音画同出的效果视频一、简单介绍二、实现原理三、简单案例实现

Open-AutoGLM 实现手机端自主操作；PhysDrive 数据集采集真实驾驶生理信号公共资源速递5 个公共数据集：* FirstAidQA 急救知识问答数据集* PhysDrive 驾驶员生理测试数据集

Ulyssess & Ring Attentionhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/689067888https://zhuanlan.zhihu.com/p/689067888DeepSpeed Ulysess：切分Q、K、V序列维度，核心卖点保持通信复杂度低，和GPU数无关，和序列长度呈线性关系。 Ring-Attention：切分Q、K、V序列维度，核心卖点是通信和计算重叠。

我是有底线的