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刚刚青塔注意到,天津大学现任领导一栏更新:柴立元已任天津大学党委副书记、校长

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柴立元

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柴立元,男,1966年9月出生,江西省万年县人,中共党员,研究生,博士,中国工程院院士、教授。1997 年毕业于中南大学,获博士学位。

曾任中南大学冶金与环境学院党委副书记、院长,副校长、党委常委、常务副校长等职。现任天津大学党委副书记、校长

主要研究领域:有色冶金环境工程、重金属污染防治理论与技术。

入选国家杰出青年科学基金获得者(2009年)、中国工程院院士(2019年),全国高校黄大年式教师团队、国家自然科学基金创新研究群体带头人,国家重金属污染防治工程技术研究中心主任、有色金属强化冶金新技术全国重点实验室主任。作为第一完成人,获国家技术发明二等奖2项、国家科技进步二等奖1项、省部级科技一等奖8项,获国家教学成果二等奖、何梁何利产业创新奖,发表SCI论文300余篇,授权国家发明专利130项,编制国家标准、政策及规范10项。获“全国先进工作者”“湖南省道德模范”等荣誉称号。

来源:天津大学、中南大学等。


 

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### Stable Diffusion 3 发布信息和特性 #### 架构特点 Stable Diffusion 3采用扩散转换器架构作为其核心竞争力,这种架构使得模型能够更有效地处理复杂的图像生成任务[^1]。 #### 性能提升 相比前代版本,Stable Diffusion 3在多个方面实现了显著改进。具体来说,在文本语义理解、色彩饱和度、图像构图等多个维度上均有增强,尤其值得注意的是对于多主题提示的支持以及更高的图像质量[^2]。 #### 参数规模与适用性 此款型号拥有不同大小的变体,最小版仅有8亿参数而最大可达80亿参数。这样的设计不仅让高性能计算成为可能,同时也确保了轻量化部署的需求得到满足,甚至能够在移动终端等资源受限环境中运行良好[^4]。 #### 对比其他模型的表现 当与其他同类产品如 MidJourney 进行比较时,Stable Diffusion 3展现出了不俗的竞争实力;然而面对某些特定领域内的专用解决方案(例如 OUYSD3),则显示出更为优越的整体性能优势[^3]。 ```python # Python代码示例用于展示如何加载预训练好的StableDiffusionV3模型 from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler, torch_dtype=torch.float16) pipe.to("cuda") prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain under starry sky." image = pipe(prompt).images[0] image.show() ```
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