1.SWA (Stochastic Weight Average)
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3.双Buff加持！实现无GPU畅玩ControlNet Union，游戏源码游戏一个模型搞定10+图像控制

SWA (Stochastic Weight Average)

       SWA（Stochastic Weight Averaging），实现kerberos源码分析一种调参技巧，游戏源码游戏其实质是实现通过连续更新后的权重计算平均值，而非保存历史权重。游戏源码游戏PyTorch.contrib提供了相应的实现源码实现，让我们通过一个简单的游戏源码游戏测试代码来了解如何使用：

       代码中前两个参数的作用在于设置更新的规则，例如，实现源码安装后设置s和f分别代表滑动窗口大小和步长。游戏源码游戏内部机制是实现(optimizer的state字典)为每个权重维护一个字典，记录swa_buff（用于计算均值的游戏源码游戏tensor）和相关计数。

       举个例子，当s=3，f=3时，只有在第1、2、3步之后，权重才会被包含在均值计算中。下面进行实验，简单博客网站源码以CIFAR-为例，首先不使用SWA，记录训练过程:

       加入SWA后，模型性能显著提升，如无BN更新，提升%；当加入BN更新，性能进一步提升至%。这表明尽管在某些情况下BN更新可能带来影响，但SWA确能有效提升性能。

       那么，为何平均权重就能产生效果呢？可以直观地通过以下图形解释：图形展示了SWA和SGD解的新建源码目录下差异。SWA解位于loss曲线的平坦区域，使得模型在训练过程中损失变化平稳，有利于泛化性能的提高。

       图形的绘制方法虽然未在文中详细说明，但推测是将SWA和SGD解表示为x1和x2，通过变量w进行加权平均，当w=0时代表SWA，w=时代表SGD。这展示了SWA的稳定性在对抗训练扰动和优化泛化方面的重要性。

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       mbuff是目标身上有什么buff情况下，使用什么样的技能，比如：/skill [mbuff:致残,mbuff:致伤=2] 龙牙，是目标身上有一层致残，两次致伤的情况下施展龙牙技能。

       monbuff是目标身上没有某个buff的情况下，使用什么技能，比如：/skill [fight,monbuff：流血] 破风，当战斗中，目标身上没有流血buff的时候，使用破风。

       或者你就用 , 这个来表示吧，以上所有命令为游戏源代码包含的命令，所以不用担心这个命令会失效。

双Buff加持！无GPU畅玩ControlNet Union，一个模型搞定+图像控制

       ComfyUI用户体验迎来重大提升，得益于双倍效能加成——Controlnet Union的诞生。过去，要实现多样的图像控制效果，如轮廓、深度和动作姿态等，需要安装多个独立模型，占用大量存储空间。然而，Controlnet Union的出现改变了这一局面，它将+控制模型整合为单一解决方案，简化了用户操作流程，深受社区用户喜爱。

       现在，借助Silicon基流动团队开源的专为ComfyUI设计的云端服务BizyAir，用户无需考虑硬件限制，即可在云端流畅使用Controlnet Union，轻松生成与Midjourney效果媲美的高分辨率图像，进一步降低了技术门槛。控制节点"BizyAir Controlnet Union SDXL 1.0"集成的controlnet-union-sdxl-1.0模型，由xinsir团队开发，具备+控制效果的处理能力，性能稳定且参数计算量维持在合理水平，兼容SDXL、Lora等多种模型。

       ControlNet的工作流程中，BizyAir提供了丰富的预处理节点，如Line Extractors、Semantic Segmentation等，用户可以直接进行图像到图像的生成任务，例如，将大白鲨照片转换为深度图后，生成赛博朋克风格的潜水艇。此外，BizyAir已上线的其他功能包括SiliconCloud LLM和可图Kolors。

       在ComfyUI中使用Controlnet Union的步骤如下：

       安装BizyAir：在ComfyUI Manager中搜索并安装，也可通过源码或Comfy-cli。

       设置API密钥：首次使用时，通过指定页面生成API密钥。

       使用Controlnet Union：访问"BizyAir"目录下的相关工作流进行快速尝试，支持与本地节点结合使用。

       Controlnet Union的加入，无疑为ComfyUI用户提供了更高效、便捷的图像控制体验，让创作过程更加流畅。无论是专业用户还是新手，都能享受到技术进步带来的便利。