一、简介facechain人物写真应用自8月11日开源了第一版证件照生成后。目前在github（https://github.com/modelscope/facechain）上已有近6K的star，论文链接：FaceChain: A Playground for Identity-Preserving Portrait Generation：https://arxiv.org/abs/2308.14256。facechain社区非常活跃，fork、commit数都很大，相应截图如下：facechain人物写真主要功能如下图所示，同时支持单人、多人写真功能，也可支持上传自炼的人物写真lora风

 上一篇用MindStudio转换完om模型，就可以在板卡里进行推理验证了。SDK里有相关推理的demo，只要om模型转换没有遇到问题，是可以做推理验证。首先SDK里推理验证方式有两种，一个是用H264实时视频流的方式，还有一种是通过图片的方式。 H264方式需要准备好FFMPEG，通过本地视频转换成H264视频流推给板卡。用下面指令就可以。ffmpeg的安装使用就不在这里介绍了。ffmpeg-itest.avi-vcodeccopytest.h264第二种方式，是需要将本地图片转换一下，给的例子是将.jpg图像转换成.bin文件。提供了python方式。importosimportnumpy

目录一、4位SD总线模式二、1位SD总线模式三、HSPI总线模式四、VSPI总线模式五、关于SD卡开发板：NodeMCU32s（v1.3）SD卡读写模块：SDIO/SPI二合一SD卡：闪迪32GB（TF卡，实际29.7GB）/Kingston32G(TF卡，实际29.1GB)开发框架：ArduinoEsp32可以通过SDMMC和SPI两种方式读取SD/TF卡数据。SDMMC分为1位SD总线模式和4位SD总线模式Esp32上有4组SPI外设，其中，控制器SPI2和SPI3分别使用带前缀HSPI和VSPI的信号总线。注意：在程序下载前，需要断开SD卡供电，否则会出现报错。【VSPI除外】SD卡在复

「SAP技术」SAPSD微观研究之根据销售订单查询到该订单发货的批次  事务代码VL06O， 点击'ListOutboundDeliveries',进入如下界面， 输入相关查询参数，执行， 点击'itemview'按钮，进入如下界面， 调整好布局， 将销售订单号调至前面，如下图示： 就能看到每个订单发货的批次数据了，横向滚动条往右边拉， -完-2020-7-10写于苏州市。

在跨境业务蓬勃发展的今天，越来越多的大型企业出于人力成本的考虑，在人力成本较低的发展中国家建立工厂。然而，传统基于路由器的网络架构已无法为这些跨国企业提供可靠的安全网络。那么，如何解决跨国企业海外工厂的网络难题呢？SD-WAN解决方案为其提供了逐一破解的有效手段！（一）解决连接远程制造站点的连接性差问题全球范围内设有工厂和偏远地区运营的制造商经常遇到连接性差的问题。为了连接远程站点，制造商通常会订购昂贵且带宽有限的MPLS线路，对服务质量和网络性能提出了挑战。SD-WAN平台通过更灵活和更经济的连接选项提供高网络性能。它支持与宽带互联网和5G/LTE连接相同性能的同时，采用路径调节、隧道绑定等

不得不说，现在拍写真真是“简单到放肆”了。真人不用出镜，不用费心凹姿势、搞发型，只需一张本人图像，等待几秒钟，就能获得7种完全不同风格：仔细看，造型/pose全都给你整得明明白白，并且原图直出修也不用修了。这搁以前，不得在写真馆耗上至少整整一天，把咱和摄影师、化妆师都累个半死不活。以上，便是一个叫做InstantID AI的厉害之处。除了现实写真，它还能整点“非人类的”：比如猫头猫身，但仔细看又有你的脸部特征。各种虚拟风格就更不用说了：像style2，真人直接变石像。当然，输入石像也能直接变：对了，还能进行俩人脸融合的高能操作，看看20%的杨幂+80%的泰勒长什么样：一张图无限高质量变身，可是

1）实验平台：正点原子stm32f103战舰开发板V42）平台购买地址：https://detail.tmall.com/item.htm?id=6092947574203）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/thread-340252-1-1.html#第四十九章SD卡实验很多单片机系统都需要大容量存储设备，以存储数据。目前常用的有U盘，FLASH芯片，SD卡等。他们各有优点，综合比较，最适合单片机系统的莫过于SD卡了，它不仅容量可以做到很大（32GB以上），支持SPI/SDIO驱动，而且有多种体积的尺寸可供选择（标准的SD卡尺寸及MicorSD卡

Lora模型1.Lora模型tag1.1打tag路径1.2打tag准备1.3分类进行打tag2.Lora模型训练核心参数2.1步数相关repeat/epoch/batch_size2.1.1image训练集tag文本2.1.2repeat2.1.3epoch2.1.4batch_size2.1.5totaloptimizationsteps(总训练步数)2.2速率/质量相关Ir学习率/Dim网络维度/Optimizer优化器2.2.1学习率2.2.2Networkdimension(Dim网络维度)3.参数和模型之间的联动关系3.1只调整repeat3.2只调整repeat和epoches3.

 LCM 官方以此训练了一个新的模型 Dreamshaper-V7，仅通过 2-4 步就能生成一张 768*768 分辨率的清晰图像。 以往我们用 SD 生成图片起码需要20步的步数，现在使用 LCM 只需要4步就行，实现所见即所得。1.LCM官方介绍🌟LCM官网：https://latent-consistency-models.github.io/LCM 全称 Latent Consistency Models（潜在一致性模型），是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步骤推理合成高分辨率图像，使图像生成速度提升 2-5 倍，需要的算力也更少。官方称 LCMs

这个问题在这里已经有了答案:关闭9年前。PossibleDuplicate:HowtoreadSDcardcontentsthroughiPadCameraConnectionKitiniOSSDK?我想编写一个iOS应用程序以通过Apple的SD读卡器访问SD卡中的数据。我想知道我需要在Xcode中导入什么框架，或者我被允许开发这种与从外部存储访问文件相关的应用程序。