飞絮

我成功构建了一套基于量化模型的图像生成系统。 通过对 Flux1-dev 模型进行量化处理，该系统能够在显存仅为 8GB 的 CUDA 设备上高效运行推理。 在 1920×1080 分辨率的单张图像生成任务中，平均合成时间约 20 秒。 后端采用 Python 开发，支持文生图与图生图功能，并提供了完整的 API 接口。所有生成记录及相关数据均通过 SQL 数据库实现本地持久化存储。 为进一步丰富图像风格，我还训练了多种不同风格的 LoRA 模型，可供灵活调用。 前端部分基于 Unity 引擎开发，实现了直观的图像生成交互界面，并与后端服务完全对接，形成从输入到生成、存储的可闭环工作流。 整个系统已具备稳定运行能力，在有限的硬件条件下实现了较高质量的图像生成与可扩展的风格支持。

### 数字人模型训练 - **功能描述**：通过上传训练视频和音频，训练个性化的数字人模型 - **主要特性**： - 支持自定义模型名称和参数配置 - 多种图像尺寸选择（256×256、512×512、1024×1024） - 可配置批次大小、学习率、训练轮数等参数 - 实时训练进度监控和损失曲线展示 - 支持训练任务的暂停、继续和停止操作 ### 数字人推理 - **功能描述**：使用已训练的数字人模型，根据音频生成数字人视频 - **主要特性**： - 模型列表管理和选择 - 支持音频驱动和视频驱动两种模式 - 可配置输出质量和格式 - 实时推理进度显示