优点自由度高：能够根据各种输入条件生成多样化的结果。资源开源：降低了技术门槛，社区支持活跃。生成速度快：相较于传统的 GAN 模型，Stable Diffusion 生成图片的速度较快。适配性强：可以定制化训练，例如风格化模型或特定领域应用。局限性需要高质量 Prompt：生成图片的效果高度依赖输入描述，初学者可能需要时间学习如何撰写有效的 Prompt。细节控制较难：对于复杂场景，可能出现细节不

本篇文章介绍了SD中文生图和图生图的基本用法，相信阅读后大家对于SD都有个基本的了解，剩下的就是多去实操，在这个去中心化时代，每个人都可以成为不可忽略的重要节点。

通过这次比赛的学习，算是初步了解了kaggle的整个流程。特征工程其实做得不够，特征太多了，可以做一下特征选择的工作模型也没有经过调参验证只是用了传统的机器学习模型，没有尝试深度学习模型，或许能减除特征工程这步如果有时间的话，可以再做一下后续的工作。

之前我们介绍了基于STFT时频分析方法来提取转速信息，但也提到了该方法的不足之处：由于采用了固定窗口，难以平衡时间分辨率和频率分辨率，窗口太小，时间分辨率高，能够捕捉信号的快速变化，但是频率分辨率低，无法区分相近的频率成分，窗口太大，频率分辨率高，能够区分相近的频率成分，但是时间分辨率低，无法捕捉信号的快速变化。在实际应用中，选择某个窗函数，希望其时-频窗形状是自适应变化的，对低频信号，其窗口形状

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