Flux的使用流程

一、Flux 组成部分

  • View: 视图层 ( 用React的组件来代替 )
  • ActionCreators(动作创造者):视图层发出的消息(比如mouseClick)
  • Dispatcher(派发器):用来接收Actions、执行回调函数
  • Store(数据层):用来存放应用的状态,一旦发生变动,就提醒Views要更新页面

二、Flux的流程:

  1. 组件获取到store中保存的数据挂载在自己的状态上 用户产生了操作,调用actions的方法
  2. actions接收到了用户的操作,进行一系列的逻辑代码、异步操作
  3. 然后actions会创建出对应的action,action带有标识性的属性
  4. actions调用dispatcher的dispatch方法将action传递给dispatcher
  5. dispatcher接收到action并根据标识信息判断之后,调用store的更改数据的方法
  6. store的方法被调用后,更改状态,并触发自己的某一个事件
  7. store更改状态后事件被触发,该事件的处理程序会通知view去获取最新的数据

在这里插入图片描述

  1. 要想使用FLux架构思维,需要通过一个工具进行使用, 这个工具就是flux
  2. 安装 flux
    $ yarn add flux
  3. 在src目录下 新建store目录,
    • 里面新建index.js,index.js 文件创建store对象
      • store有两个功能
        • 存储数据
        • 当数据发生改变时,视图要进行更新 ( 当前组件中的state发生了改变,从新从store中获取数据,要想重新复制,那么要通过事件的发布,订阅 )
/* 
  1. 我们现在要创建 store,但是store有两个功能
      1.1 存储数据
      1.2 数据改变,视图才能更新 【 事件的发布和订阅来完成 】
*/

const events = require( 'events' )

const EventEmitter = events.EventEmitter 

// console.log( EventEmitter.prototype )


const store = {
  ...EventEmitter.prototype, // 浅拷贝 数据的更新,视图更新
  state: { // 数据存储
    count: 0
  },
  getState () {
    return this.state.count     // 获取数据的方法
  }
}

export default store


// // 事件的发布

// store.on('aa',function () {
//   console.log('aa')
// })

// // 事件的订阅

// store.emit('aa')

4.将store中的数据显示在组件(视图)中

import React ,{ Component} from 'react';
import store from '../../store/index';

class Home extends Component {

   constructor(){
      super()
      this.state={
         count:store.getState().count
      }
   }

   render(){
      return(
         <div>
            <h3>flux</h3>
            <p> {this.state.count} </p>
         </div>
      )
   }
}
export default Home;

5.用户操作,用户点击按钮,执行当前组件中的方法,这个方法的逻辑实际上是actionCreators中的方法

6、创建actionCreators.js
actions的发送要通过dispatcher来发送

import * as type from './type';
import dispatcher from './dispatchers';

const actionsCreators = {
   increment(){
      //创建动作
      let actions ={
         type:type.INCREMENT
      }
      dispatcher.dispatch(actions)
   }
}

export default actionsCreators;

7.创建dispatcher.js

import { Dispatcher } from 'flux'
import * as type from './type'
import state from './state'
const dispatcher = new Dispatcher()

// 注册dispatcher 
dispatcher.register(( action ) => {
  switch ( action.type ) {
    case type.INCREMENT:
      // 修改数据
      state.count ++ 
      console.log( state.count)
      
      break;
  
    default:
      break;
  }
})


export default dispatcher

8.通过store的事件的发布和订阅进行 当前组件中 state 的重新赋值

当我们点击按钮是,要通过store的事件的订阅给当前组件的state重新赋值,要想这样做,我们必须进行事件的发布

  • 这个事件的发布往哪里写?
    - 组件的生命周期中,数据可以进行一次修改的可以往 componentWillMount // componentDidMount
  • 这个事件的订阅那里写?
    当我们点击按钮的时候,就要修改当前组件的state,也就是要进行事件的订阅

import React ,{ Component} from 'react';
import store from '../../store/index';
import actionsCreators from '../../store/actionsCreators';

class Home extends Component {

   constructor(){
      super()
      this.state={
         count:store.getState().count
      }
   }

   increment=() =>{
      actionsCreators.increment()
      store.emit('add');
   }

   componentDidMount(){
      store.on('add',()=>{
         this.setState({
            count:store.getState().count,
         })
      })
   }
   render(){
      return(
         <div>
            <h3>flux</h3>
            <button onClick= {this.increment} >增加</button>
            <p> {this.state.count} </p>
         </div>
      )
   }
}
export default Home;
### Flux模型的使用方法与实现过程 #### 使用Flux模型的基础流程 Flux模型是一种高度集成化的AI绘画工具,能够直接应用于Stable Diffusion Web UI (SDWebUI),并提供多种功能模块以满足不同需求。以下是关于如何使用和实现Flux模型的具体说明: 1. **环境准备** 需要先安装Stable Diffusion Web UI框架作为运行平台[^2]。确保本地环境中已配置好CUDA驱动程序以及PyTorch等相关依赖库。 2. **加载Flux基础模型** 如果采用的是完整的Flux基础模型文件包,则该版本已经内置了VAE(Variational Autoencoder)组件与Text Encoder部分,因此无需额外指定这些参数即可正常启动[^2]。对于仅包含Unet网络结构的情况,则必须手动挑选合适的VAE及文本编码器组合才能完成初始化设置。 3. **Canny边缘检测插件的应用** 在实际操作过程中存在两种主要途径可以利用Canny算法生成线稿风格图片:一种是单纯依靠大规模预训练好的通用型Flux主干网路来进行推理预测;另一种则是借助轻量化LoRA(低秩适应层)技术微调后的特定领域专用子模型——即"Canny LoRA"[^1]。两者区别在于后者经过专门针对草图转换任务定制化调整过后,在保持原有高质量视觉表现的同时还能有效降低计算资源消耗水平。 4. **具体实施步骤** - 打开SDWebUI界面后上传目标素材照片; - 调整各项超参数值比如步数、引导强度等等直至满意为止; - 当选用常规模式时只需简单勾选对应选项卡便可触发基于传统方法论下的轮廓提取机制作用于输入源之上从而形成初步结果展示出来供后续编辑处理之需; - 若倾向于尝试更加高效节能的新颖解决方案则推荐切换至高级自定义区域寻找有关canny_lora的相关条目激活关联特性进而达成预期目的. ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "path_to_your_flux_model" scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler") pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to("cuda") prompt = "a beautiful landscape painting with mountains and rivers under the sunset sky." image = pipe(prompt=prompt).images[0] image.save("./output_image.png") ``` 以上代码片段展示了怎样通过Python脚本形式调用预先下载完毕存放在本地磁盘上的Flux权重档案来执行文字转图像的任务实例. --- #### 实现细节探讨 从更深层次角度来看待整个系统的运作原理方面涉及到以下几个关键技术要点: - 流匹配训练策略提升了收敛效率同时也增强了泛化性能使得即使面对复杂场景也能稳定输出清晰锐利的画面效果[^3]. - 多模态融合架构允许同时接收来自多个感官通道的信息反馈综合考量之后再作出最终决策提升整体智能化程度. - ControlNet系列工具链赋予用户极大的灵活性可以根据个人喜好自由设定各类条件约束项例如但不限于姿态估计、深度映射等领域内的专业知识指导计算机理解真实世界物体间相互关系规律以便更好地模拟再现人类思维逻辑过程中的创造性活动特征.
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