1. FLUX 的结构、它属于什么生成模型、优势是什么FLUX 本质上还是一类文本到图像生成模型，但它和早期单纯依赖 U-Net 的扩散路线相比，更强调基于 Transformer 的统一建模能力。它通常会把图像 latent、文本条件以及时间步信息一起送进 Transformer 模块，让模型在更统一的 token 空间里做跨模态交互。这样做的一个直接好处是模型容量更容易扩展，文本理解和图像细节控制也更强。从生成机制看，它依然属于连续生成模型，只不过在网络结构和训练目标上比传统 diffusion pipeline 更现代。它的优势主要有三个：第一，文本条件理解更强，复杂 prompt 下的...

这个是流程终止了吗

1. 你最近在学哪些课程或技术方向？2. 你有没有使用过 AI 相关工具？有，用过 Cursor 和 ChatGPT。主要是辅助写一些重复性代码、补测试用例、解释报错、查 API 用法，也会用来做知识点对比，比如 synchronized 和 ReentrantLock 的区别，或者分析 SQL 为什么慢。一般我会把它当辅助工具，不会直接照搬结果。3. 你用 Cursor 的时候遇到过什么问题？最大的问题是上下文理解不一定完整，尤其是跨文件和跨模块的时候，生成的代码可能能跑，但不一定适合当前项目。还有就是它有时会忽略边界条件，比如空值、并发安全、事务失效这些问题，所以关键逻辑我还是会自己过一遍...