NewBie-image-Exp0.1项目目录结构：快速定位关键文件
你刚拉取完 NewBie-image-Exp0.1 镜像，正准备生成第一张动漫图，却卡在了“该进哪个文件夹”“test.py在哪改”“权重放哪了”这些基础问题上？别急——这不是环境没配好，而是你还没摸清这个镜像的“家底”。本文不讲原理、不堆参数，只带你用最短路径，把项目里每个关键文件的位置、作用和修改逻辑理清楚。哪怕你连cd命令都手抖，也能三分钟找到该动的地方。
本镜像已深度预配置了 NewBie-image-Exp0.1 所需的全部环境、依赖与修复后的源码，实现了动漫生成能力的“开箱即用”。通过简单的指令，您即可立即体验 3.5B 参数模型带来的高质量画质输出，并能利用独特的 XML 提示词功能实现精准的多角色属性控制，是开展动漫图像创作与研究的高效工具。
1. 为什么目录结构值得花时间搞懂？
很多人一进容器就直奔python test.py，图快，但很快会遇到三类典型卡点：
- 想换提示词，改完
test.py却没生效——因为实际调用的是另一个脚本； - 想加新角色模板，找不到 XML 结构定义位置，硬改 prompt 字符串导致解析失败；
- 想换模型精度或调整 VAE，却在
models/里翻半天，最后发现权重根本不在那，而在transformer/下某个子目录。
这些问题，90% 都不是代码 bug，而是对目录组织逻辑不熟悉。NewBie-image-Exp0.1 的结构不是随意堆放，而是一套“功能分区明确、职责边界清晰”的工程设计：
test.py是演示入口，不是生产主逻辑；create.py是交互中枢，承载真实使用流；models/是代码骨架，不存权重；transformer/、vae/等才是权重真身所在。
搞清这点，你就从“试错型用户”变成了“定位型使用者”。
2. 项目根目录全景：一眼锁定四大功能区
进入容器后，执行ls -l，你会看到类似这样的输出：
drwxr-xr-x 1 root root 4096 May 12 10:23 NewBie-image-Exp0.1/ -rw-r--r-- 1 root root 1204 May 12 09:15 README.md -rw-r--r-- 1 root root 872 May 12 09:15 requirements.txt所有核心内容都在NewBie-image-Exp0.1/目录下。它不是扁平结构，而是按“运行—配置—模型—资源”四层组织。我们逐层拆解，不列全，只标必须知道的 7 个关键路径：
2.1 运行层：两个脚本，分工明确
test.py：单次验证脚本
作用：加载默认 prompt + 固定参数，跑通一次推理流程，生成success_output.png。
修改建议：仅用于快速验证环境是否正常；如需长期调试，不要在此改 prompt，它只是“快照”，不是“工作台”。create.py：交互式生成主程序
作用：启动命令行对话，支持连续输入 XML 提示词、实时查看生成进度、自动保存带时间戳的图片。
关键行为：每次输入后，它会动态构建Pipeline实例，调用底层模块，不缓存中间状态——这意味着你改 prompt 后立刻生效，无需重启。
定位方式：cd NewBie-image-Exp0.1 && python create.py
2.2 配置层：XML 提示词的真正落脚点
prompts/（隐含目录，需手动创建）：推荐新建的提示词管理区
虽然镜像未预建此目录，但强烈建议你执行：mkdir -p NewBie-image-Exp0.1/prompts touch NewBie-image-Exp0.1/prompts/miku_v1.xml然后把 XML 提示词写入该文件。后续可在
create.py中通过--prompt-file参数直接加载，避免在代码里硬编码字符串。config/（隐含目录，需手动创建）：参数配置中心
用于存放inference_config.yaml，可统一控制：采样步数、CFG Scale、分辨率、种子值等。create.py默认读取此目录下的配置，比在脚本里改数字更安全、可复现。
2.3 模型层：代码与权重物理分离
models/：纯代码定义区
包含unet.py、scheduler.py、pipeline.py等——全是类定义和前向逻辑，不包含任何.bin或.safetensors文件。
常见误区：以为改models/unet.py就能换模型结构？错。这里只是接口层，真正的计算核在transformer/。transformer/：Next-DiT 主干权重
路径示例：NewBie-image-Exp0.1/transformer/pytorch_model.bin
特点：3.5B 参数全部在此，文件体积约 14GB；已做 FlashAttention 2.8.3 适配，不可直接用 Hugging Facefrom_pretrained加载。vae/：图像解码器权重
路径示例：NewBie-image-Exp0.1/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors
作用：将 latent 空间向量转为最终 PNG；若想提升细节锐度，可替换为stabilityai/sd-vae-ft-mse对应权重（需自行下载并覆盖）。clip_model/：Jina CLIP 文本编码器
路径示例：NewBie-image-Exp0.1/clip_model/pytorch_model.bin
注意：此非 OpenCLIP，而是专为动漫语义优化的 Jina 版本，对1girl、blue_hair等 tag 理解更强；替换需同步更新text_encoder/中的 tokenizer 配置。text_encoder/：Gemma 3 文本嵌入模块
路径示例：NewBie-image-Exp0.1/text_encoder/model.safetensors
特性：支持长文本理解（max_length=512），XML 中<character_1>标签的嵌套解析即由它完成；若提示词超长，优先检查此处显存占用。
3. 快速定位实战：三类高频需求对应路径表
不用死记硬背，按你要做的事，直接查表：
| 你想做的事 | 应该去哪改 | 具体路径 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 改一句提示词，马上出图 | create.py启动时传参 | python create.py --prompt "<character_1><n>miku</n></character_1>" | 避免修改test.py，它不支持动态 prompt |
| 批量生成同一角色不同姿势 | 新建 XML 文件 + 循环调用 | prompts/miku_poses.xml→for p in $(cat poses.txt); do python create.py --prompt-file prompts/miku_poses.xml --pose "$p"; done | poses.txt可存standing,jumping,waving等关键词 |
| 换掉 VAE 提升皮肤质感 | 替换vae/下权重文件 | cp /path/to/new_vae.safetensors NewBie-image-Exp0.1/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors | 替换后需重启 Python 进程，旧实例仍用缓存 |
| 调低显存占用，牺牲一点画质 | 修改create.py中 dtype | 找到dtype=torch.bfloat16→ 改为dtype=torch.float16 | float16显存降约 1.2GB，但可能引入轻微噪点 |
| 添加新角色模板（如初音未来） | 在prompts/写独立 XML | prompts/hatsune_miku.xml，内容同miku_v1.xml格式 | 不要塞进test.py字符串，否则无法版本管理 |
关键提醒：所有权重目录（
transformer/,vae/,clip_model/,text_encoder/）均禁止删除或重命名。它们被pipeline.py中的from_pretrained路径硬编码引用，删错一个，整个 pipeline 初始化失败。
4. 常见误操作与安全修复指南
新手最容易踩的三个坑，附一键修复命令：
4.1 误删transformer/下的pytorch_model.bin
现象：运行python create.py报错OSError: Can't find file pytorch_model.bin
修复：无需重下镜像，执行
cd NewBie-image-Exp0.1 curl -L https://mirror.csdn.ai/NewBie-image-Exp0.1/transformer/pytorch_model.bin -o transformer/pytorch_model.bin4.2 在test.py中改了 prompt 却无输出
现象：success_output.png始终是默认图，新 prompt 不生效
原因：test.py使用固定 seed 和 cache，且不刷新Pipeline实例
修复：直接弃用test.py，改用
cd NewBie-image-Exp0.1 && python create.py --prompt "<character_1><n>rin</n><gender>1girl</gender></character_1>"4.3 修改models/unet.py后报维度错误
现象：RuntimeError: Expected hidden size (2, 1, 2048) but got (2, 1, 4096)
原因：models/是接口层，实际权重 shape 由transformer/决定，代码层改动必须同步权重结构
修复：恢复models/unet.py原始内容，权重级修改请走transformer/目录或联系镜像维护方获取 patch。
5. 进阶建议：建立你的个人工作流
当你不再满足于“跑通”，而是想稳定产出、快速迭代时，建议固化以下三步：
初始化专属目录
mkdir -p ~/newbie-work/{prompts,outputs,configs} ln -sf ~/newbie-work/prompts NewBie-image-Exp0.1/prompts ln -sf ~/newbie-work/outputs NewBie-image-Exp0.1/outputs所有生成图自动落入
~/newbie-work/outputs/，不污染镜像内文件系统。封装常用命令为 alias
在~/.bashrc中添加：alias newbie-run='cd NewBie-image-Exp0.1 && python create.py --prompt-file prompts/current.xml' alias newbie-list='ls -t outputs/*.png | head -5'输入
newbie-run即可一键生成，newbie-list查看最新五张图。XML 提示词版本化管理
不用手动复制粘贴，用git管理prompts/：cd ~/newbie-work/prompts git init && git add . && git commit -m "init miku base"每次重大调整都 commit，回滚只需
git checkout HEAD~1。
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