TableTree4J Vesion 2 发布 动态实现javascript 表格树(树型表格、菜单)

TableTree4J于2010年正式发布,此次更新带来了完整的包命名空间、自定义表头、动态节点操作等功能,并支持JSON数据及AJAX加载,简化了函数参数设置。

 

2010-6-13日正式发布,时隔两年,众多网友要求我升级tabletree4j,终于有少少空余时间完成了beta版本发布

  对比之前的版本本次更新包括以下内容:
  1.完整的包命名空间
  2.自定义header footer
  3.动态添加节点/动态删除节点/动态移动节点
  4.动态dom对象创建表格树
  5.完美支持json格式数据,支持xml(需转换)
  6.支持ajax加载节点
  7.事件驱动
  8.可以动态根据列内容排序
  9.简化函数参数,利用{} object输入参数,风格类似Extjs
  10.树状结构可以选择出现在某一列,不一定要在第一列
  11.支持theme,纯css定制表格树,可以自由定制theme,包括图标/节点大小等
  12.表格树从右到左显示
  13.本地节点搜索,服务器端节点搜索(未实现待完成)
  14.无变化重新刷新整个树Refresh
  15.支持插件开发,可以为树添加更多功能,例如下拉框树,选择框树,可编辑内容的树,拖动节 点等都可以很容易自己实现或者根据第三方js实现

 

最新版本下载主页:
 
百度百科地址

email:lannerk@qq.com

表格模式


菜单模式


### 下载 ControlNet 的 CLIP 版本 ControlNet 是一个强大的插件,用于增强 Stable Diffusion 模型在图像生成过程中对结构和布局的控制能力。CLIP 版本的 ControlNet 主要用于支持基于文本提示的图像生成任务,同时结合图像的结构信息(如边缘、姿态、语义分割等)进行更精确的控制。 要下载 ControlNet 的 **CLIP 版本**,需要完成以下几个步骤: #### 1. 获取 ControlNet 插件 ControlNet 通常以插件形式集成到图像生成工具中,例如 **Stable Diffusion Web UI**。可以通过以下命令克隆 ControlNet 插件的代码仓库: ```bash cd extensions git clone https://github.com/crucible-ai/sd-webui-controlnet.git ``` 该插件支持多种预训练模型,包括 CLIP 版本的模型[^2]。 #### 2. 下载 CLIP 模型文件 ControlNet 的 CLIP 版本依赖于 CLIP 模型文件,这些文件通常用于文本编码器部分,以理解用户输入的文本提示。CLIP 模型文件可以从 Hugging Face 或其他模型托管平台下载。 例如,CLIP 模型文件通常包括以下内容: - `ViT-L-14-TEXT.pth`:CLIP 的文本编码器模型。 - `ViT-L-14.pth`:CLIP 的图像编码器模型。 这些文件需要放置在 ControlNet 插件的 `models` 文件夹中。如果未找到相关文件夹,可以手动创建 `models` 文件夹,并将下载的模型文件放入其中。 #### 3. 配置 ControlNet 插件 在完成插件和模型的下载后,需要确保 ControlNet 插件正确加载 CLIP 模型。以下是配置的关键点: - 在 Stable Diffusion Web UI 中,确保 ControlNet 插件已启用。 - 在 ControlNet 的设置界面中,选择支持 CLIP 的模型(如 `control_v1p_sd15_qrcode_monster`)。 - 确保 CLIP 模型文件路径正确,并且文件名与插件要求的模型名称一致。 #### 4. 使用 CLIP 模型进行图像生成 配置完成后,可以使用 CLIP 模型进行图像生成。例如,输入文本提示并结合图像结构(如边缘检测、姿态检测等),生成符合要求的图像。以下是一个简单的 Python 代码示例,展示如何加载 CLIP 模型: ```python import clip import torch # 加载预训练的 CLIP 模型 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device) # 编码文本提示 text = clip.tokenize(["a futuristic city skyline"]).to(device) with torch.no_grad(): text_features = model.encode_text(text) ``` #### 5. 注意事项 - 确保下载的 CLIP 模型与 ControlNet 插件版本兼容。 - 如果使用 GPU 进行图像生成,确保 CUDA 驱动和 PyTorch 版本与模型要求一致。 - 对于特定任务(如二维码生成),可以选择特定的 ControlNet 模型(如 `control_v1p_sd15_qrcode_monster`),并调整控制权重和引导介入时机以获得最佳效果[^5]。 ---
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