微调：好像是用新数据训练旧模型的管道。
微调的参数有：
图形大小：image_size
数据批次：batch_size
为减轻显卡压力，将数据批次再切分为2（n)倍，num_epochs
相对应的，权重更新频率也乘2（n)倍，grad_accumulation_steps
总感觉对模型影响不大捏？
难道是为了加大图形质量和效果，就相应地延长训练时间？
好像没有其他影响画面质量的参数了？
引导：
可以调整生成的画面颜色
案例改成绿色，这里改成暗红色。
clip引导可以用文字调参，使它输出的图片更接近某个具体的东西。
严重报错：没办法上传模型到hub上！
原因是：登录hub时候用的token是read，而这里应该用write。
https://discuss.huggingface.co/t/error-403-what-to-do-about-it/12983/2
引导的时候出问题：
import gradio as gr 出错： from typing_extensions import Annotated, Doc ImportError: cannot import name 'Doc' from 'typing_extensions' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/typing_extensions.py)尚未解决。请路过的大佬帮忙看看。
标签：diffusion,模型,datawhale,v3,extensions,typing,import,size From： https://www.cnblogs.com/cosmowind/p/17785480.html