如何修改AD中PCB背景黑色域的大小

在创建或导入PCB设计时,如果默认的黑色区域太小,可以通过在边框层绘制新的板框来扩大区域。首先使用P+L绘制封闭的板框,然后选中板框,按TAB键进行编辑,最后用D+S+D完成调整,使黑色区域适应新板框。

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一开始新建的PCB或者原理图导入PCB,它会给你一个默认大小的PCB,你发现可能这块黑色区域太小了,想将其改大。

在边框层下,按P+L,绘制一个板框层,一定要封闭。板框绘制成你想要的大小,不用管黑色区域大小,就把它当作没有,

绘制完边框,先选中板框,按TAB键,然后按D+S+D就可以了,黑色区域也就在你绘制的板框之内了。

### 使用 Stable Diffusion 实现文本生成视频的方法 #### 创建环境准备 为了实现从文本到视频的转换,首先需要搭建合适的开发环境。对于初学者来说,可以利用已经配置好的 GPU 服务器镜像来简化前期准备工作[^3]。这类镜像不仅包含了必要的依赖库和工具链,还预装了多个流行的 AI 模型及其优化版本。 #### 安装与设置 具体而言,在获取访问权限之后,用户可以直接启动带有预先安装软件包的 Docker 镜像或云平台实例。这些资源通常会提供详细的文档指导使用者完成初步设定过程,比如通过命令行界面执行特定脚本来加载最新的模型权重文件以及调整参数以适应个人创作需求。 #### 利用现有框架 当一切就绪后,就可以着手探索 `stable-diffusion-videos` 这样的开源项目了[^2]。此项目的亮点在于它允许开发者通过对潜在空间(latent space)的研究来平滑过渡不同文字提示之间所对应的视觉效果变化序列,从而形成连贯流畅的画面流转。 ```bash # 克隆仓库并进入目录 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-videos.git cd stable-diffusion-videos/ # 安装依赖项 pip install -r requirements.txt # 下载预训练模型 python download_model.py # 启动服务端程序 python app.py ``` #### 开发流程概述 在此基础上,实际操作时一般遵循如下几个环节: - **输入处理**:接收来自用户的自然语言描述作为输入; - **特征提取**:将上述文本转化为适合喂给神经网络的形式; - **帧间插值**:依据前后两帧之间的差异计算中间状态,确保动作连续性; - **渲染输出**:最终合成完整的动画片段供查看下载。 值得注意的是,虽然整个过程中涉及到了不少技术细节,但是得益于社区贡献者们的努力,很多复杂的工作已经被封装进了易于调用的功能模块里去了。
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