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Stable diffusion 本地部署加载模型报 openai/clip-vit-large-patch14 错误的解决方法
4）打开本地安装目录中的 tokenization_utils_base.py 文件，文件路径为：\stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages\transformers。1）手动下载 clip-vit-large-patch14 相关文件，可以直接在网盘下载，也可以去官网下载。5）在文件中搜索 pretrained_model_name_or_path =，修改等号后面的路径为第 3 步中 clip-vit-large-patch14 的路径。
游戏AI研究所
关于 Stable Diffusion 中 CLIP 层数与 clip_skip 的通用理解总结：
在 SD 1.5、SDXL 甚至 FLUX 模型中，CLIP 是负责解析提示词的核心组件，通常包含 12 到 32 层 Transformer 结构。不同模型使用的 CLIP 层数不同：SD 1.5 为 12 层（ViT-L/14）、SDXL 为 32 层（ViT-G/14）。clip_skip 控制“终止层数”，即使用倒数第几层的输出作为提示词向量。clip_skip=1 通常意味着跳过最后一层，用倒数第二层结果，更贴近原始提示语义；clip_skip=2 则进一步保留具体词义，减少过度抽象。无论是 ch
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- Liudef06小白
- 深耕Java后端开发，精通高并发架构设计与性能优化，熟练运用Spring Boot/Cloud等框架。 核心技能 基础设施：MySQL/Oracle数据库调优、Nginx负载均衡、Docker容器化部署、Jenkins持续集成 AI技术栈： • AIGC应用：文生图领域LoRA模型微调实战经验 • 大模型：精通DeepSeek、通义千问/万象等模型微调与RAG增强检索 • 智能体开发：具备企业级智能助手系统开发能力 专注于将AI技术与后端架构融合，输出云原生×AI解决方案落地实践。持续分享【云部署技巧】与【大模型开发笔记】
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