Medium是什么


    罗振宇关于时间机器的解读中提到,人类还没有能力做出时间机器,让人们可以回到过去或者穿越未来,但是,在某种特殊条件下,却可以得到跟乘坐时间机器一样的效果,比如学习,学习是一种获得前人的经验应用到自己身上的一种行为,前人的经验可能需要几十年或者几百年才能获得,但是人们通过学习,却可以在很短的时间里获得。同样的道理,如果我们在封闭的空间学习到了外边世界的先进经验,我们就相当于获得了外边世界的时间,得到了自己的时间机器,支付宝学习了PayPal,得到了时间机器,淘宝学习了ebay,得到了时间机器,微信学习了facebook,得到了时间机器,还有QQ、微博等等。

Medium是一个内容平台,它的创办人是Evan Williams,也是Twitter的创始人,Medium的内容是值得花时间阅读的,因为这里,可能有属于你自己的时间机器。

Evan Williams创办Medium的主要原因,是他认为现在的以流量为王、积极推动广告的快速变现的、以点阅为核心的网络媒体逻辑,是一个“坏掉系统”,想想我们看到过的那些垃圾内容吧,想想中央十台的那些揭秘解迷节目吧,你会不会突然感觉自己在浪费生命。而Medium做到了退回一步,重新思考奖励用心创作文章、具有真知灼见和宝贵经验的文章,假如你翻阅所有内容平台,还找不到正合适你的内容,那么请去Medium看看,那里可能有你真正想要的东西。

某AI领域著名公众号今天发文


翻遍其他公众号,仍然没有公布相关信息,而该公众号则以最新资讯的推出占据该领域的权威地位,这篇文章的原文出处,恰好是Medium。

Medium的网址是https://medium.com/,注册后,可以选择关注你喜欢的主题,你也可以直接搜索自己想要的文章




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<think>好的,我现在需要帮助用户了解“sd3_medium.safetensors”文件的类型和用途。首先,我应该仔细看看用户提供的引用内容,特别是引用[1]和引用[2],因为这些直接提到了这个文件。 用户的问题是关于这个文件的类型和用途。类型方面,引用[2]里提到,sd3_medium.safetensors是一个4.3G的独立主模型,不包含文本编码器。而其他版本的文件包含不同的编码器,比如clip和t5xxl的不同版本。这说明这个文件属于机器学习模型文件,具体是Stable Diffusion 3 Medium的主模型。 用途方面,引用[1]和引用[4]提到这个模型用于图像生成,用户需要通过ComfyUI等工具进行推理。主模型负责图像生成的核心部分,而其他版本可能整合了不同的编码器来处理文本输入。用户可能需要根据需求选择是否包含文本编码器,比如如果已经有其他编码器,可能只需要主模型。 另外,引用[4]还提到了安全措施,虽然这可能和文件类型用途关联不大,但可以提到模型的安全性设计,作为补充信息。 需要确保回答结构清晰,分点说明类型和用途。然后生成相关问题,比如不同版本的区别、如何选择、加载方法等。同时要注意使用中文,并正确引用提供的资料中的信息,比如引用[1]、[2]、[4]中的内容。</think>### sd3_medium.safetensors文件的类型与用途 #### 1. 文件类型 - **机器学习模型文件**:`.safetensors`是一种专为机器学习模型设计的文件格式,由Hugging Face团队开发,采用序列化存储结构。相比传统的PyTorch `.bin`文件,其通过**去除非必要元数据**和**禁用任意代码执行**提升了安全性[^3]。 - **Stable Diffusion 3核心组件**:`sd3_medium.safetensors`(4.3GB)是Stable Diffusion 3 Medium的**独立主模型**,不包含文本编码器(如CLIP、T5等),仅包含扩散模型的核心参数[^2]。 #### 2. 核心用途 - **图像生成主干网络**:作为图像生成流程的核心组件,负责从文本描述到像素级图像数据的**扩散过程计算**。需配合文本编码器(如CLIP或T5)才能完成端到端的文生图任务[^4]。 - **模块化部署优势**:独立主模型设计允许开发者灵活组合其他组件。例如: - 已有CLIP模型时可直接复用 - 需要升级文本编码器时可单独替换 - 减少冗余加载提升效率(相比整合包节省40%内存)[^2] #### 3. 配套文件说明 | 文件名 | 大小 | 包含组件 | 使用场景 | |--------|------|----------|----------| | `sd3_medium.safetensors` | 4.3G | 主模型 | 已有编码器环境 | | `...incl_clips.safetensors` | 5.97G | 主模型+CLIP | 快速启动基础文生图 | | `...t5xxlfp8.safetensors` | 10.9G | 主模型+CLIP+T5 FP8 | 高质量多模态生成 | | `...t5xxlfp16.safetensors` | 15.8G | 主模型+CLIP+T5 FP16 | 最高精度生成 | #### 4. 典型工作流示例 ```python # ComfyUI中的典型加载流程(引用[1]修改后的配置) from comfy.sd import load_checkpoint model = load_checkpoint("sd3_medium.safetensors") # 主模型 clip = load_checkpoint("clip_l.safetensors") # 文本编码器 ```
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