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Transformers Generate功能是 Hugging Face 的 `transformers` 库中用于生成文本的核心工具。它通过模型的 `generate()` 方法实现，支持多种生成策略，如贪婪搜索、采样、束搜索等。 在使用时，用户可以指定输入提示（`inputs`），并配置生成参数，如最大长度（`max_length`）、停止条件（`eos_token_id`）等。该功能还支持自定义 `logits_processor`，用于在生成过程中对输出概率分布进行调整。 `generate()` 方法会根据指定的生成模式（如贪婪搜索或采样）逐步生成文本。例如，在贪婪搜索模式下，它会选择当前时间步中概率最高的词作为下一个词，直到达到最大长度或遇到结束符。此外，它还支持多语言模型和编码器-解码器架构，如 Whisper 模型，用于语音识别和翻译任务。

Kandinsky 3.0 作为一款强大的文本到图像生成模型，其技术架构和提示词设计对于释放创作潜力至关重要。该模型基于潜在扩散技术，通过文本编码、图像先验映射和潜在空间扩散实现高质量图像生成，并支持多模态交互与艺术风格融合。在提示词设计上，需遵循清晰性与结构化原则，同时运用进阶技巧如分步拆解、负面提示和动态调整来精准控制生成逻辑。实战案例展示了其在商业设计、艺术创作、跨媒介融合等领域的广泛应用。未来，Kandinsky 3.0 将朝着高分辨率生成、物理引擎集成和多模态交互方向发展，同时也需关注版权管理、偏见控制和内容审核等伦理问题。掌握提示词设计技巧，是探索人类创意与 AI 交互边界的关键，未来提示词设计将更趋近于“与 AI 共舞”的艺术。

Kandinsky 3.0 是一款新型的基于文本生成图像的扩散模型，由 Sber AI 团队开发。它摒弃了之前版本的两阶段生成方式，直接从编码后的文本标记生成图像，简化了训练过程，并通过使用强大的语言模型显著提升了文本理解能力。该模型架构主要由 Flan-UL2 语言模型（仅使用编码器部分）、以 BigGAN-deep 块为主的 U-Net 以及 Sber-MoVQGAN 自编码器组成。训练数据包含大量经过严格筛选的图文对，涵盖不同分辨率和内容类别。Kandinsky 3.0 在图像生成质量、与文本的相关性以及对俄罗斯文化的适应性方面均优于前代产品。此外，该模型还支持图像修复（inpainting）和外扩（outpainting）功能，能够对图像进行编辑和扩展，并且通过 Deforum 技术实现了动画视频生成。开发团队计划继续改进模型，以进一步提升其性能和应用范围。

Kandinsky模型是由俄罗斯AI研究团队AI Forever开发的一系列开源文本到图像（T2I）生成模型，旨在通过高质量和逼真的图像合成满足多种图像生成需求。Kandinsky-3是该系列的最新版本，采用基于潜在扩散模型的架构，结合了谷歌的Flan-UL2文本编码器，总参数量达119亿。它支持文本到图像生成、图像修复、图像融合、文本-图像融合及视频生成等多种任务。此外，Kandinsky-3还提供简化版本，推理速度提高3倍，仅需4步逆向过程。

本文将详细介绍如何在 Jenkins 中配置 API 安全令牌身份验证，包括项目令牌和用户令牌的设置方法。通过这篇指南，您将学会如何使用 Jenkins API 安全令牌来保护项目和用户的访问权限，确保 Jenkins 的安全性和操作效率。