摘要：基于稳定扩散算法，利用大规模数据集按照文本需求转化为特定艺术风格的模型。通过收集大量的训练数据，使用稳定扩散算法来训练一个深度神经网络，使其能够理解不同艺术风格的特征和细节。该模型能够在不丧失照片原始内容的情况下，将其转化为用户所选的艺术风格。实验结果显示，该模型在多种不同艺术风格下表现出色，并能够高效、准确地将照片进行艺术风格的转换。该方法在质量和速度上具有显著优势，在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用前景。

摘要：避责执行与不完全执行是学界对中国地方环境政策执行普遍的认识,但为何会出现环境政策的超额执行?为什么超额执行反而带来政策失败终结的意外后果?本文采取混合研究方法,先以过程追踪法对煤改气政策执行进行讨论,再以19个煤改气城市作为研究对象开展实证分析,从而找出地方环境政策超额执行的逻辑。首先,研究发现在政策目标与绩效考核影响之外,财政资源与政策效益是推动地方政府积极甚至超额执行煤改气政策的主要原因。其次,在地方煤改气政策超额执行中,由于中央在向地方下派政策目标的同时,未关注天然气资源配套的问题,从而造成这一政策失败终结。这表明中央政府在资源配套乃至政策整体设计环节的缺位,是地方环境政策执行结果偏差的制度性根源。本文填补了政策超额执行的理论空白,发展了基于财政资源、政策收益的解释框架,从而为困扰公共政策以及环境治理领域已久的政策执行偏差问题提供新的解释。