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@@ -92,36 +92,6 @@ with torch.no_grad():
     probabilities = torch.softmax(output, dim=1)
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-### 支持的模型变体
-- `lsnet_t_artist`: 轻量级版本
-- `lsnet_s_artist`: 标准版本  
-- `lsnet_b_artist`: 大型版本
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-## 应用场景
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-### 主要用途
-1. **艺术家风格识别**: 自动识别图像的艺术家风格
-2. **艺术作品分类**: 对艺术作品进行自动分类和标注
-3. **风格检索**: 基于艺术家风格进行图像检索
-4. **内容审核**: 辅助艺术内容的自动化审核
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-### 适用领域
-- 数字艺术平台
-- 艺术品交易网站
-- 内容管理系统
-- 艺术教育应用
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-### 版权与隐私
-- 模型训练使用的是公开可用的Danbooru数据集
-- 使用时请遵守相关版权法律法规
-- 尊重艺术家的知识产权
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-### 公平性
-- 模型可能对某些艺术风格或文化背景存在偏见
-- 建议在多样化的数据集上进行评估和验证
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-## 技术支持
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 ### 相关资源
 - **论文**: [LSNet: See Large, Focus Small](https://arxiv.org/abs/2503.23135)
 - **代码仓库**: (https://github.com/spawner1145/lsnet-test)