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StableDiffusion：模型选择
1. 模型文件
-
后缀名
safetensors：由Hugging Face开发，主要用于存储深度学习模型的参数，这种格式可以提供更安全和更高效的模型权重存储方式。- checkpoint：深度学习模型训练过程中的检查点文件。在模型训练过程中，为了能够在后续回复训练或者保存模型的阶段性成果，通常会定期将模型的参数、优化器状态等信息保存到检查点文件中。
- pt、pth：通常是PyTorch深度学习框架中用于保存模型权重的一种格式。
- bin：二进制文件，可以用于存储模型权重等信息，格式通用，具体的内容解读取决于存储约定。
-
文件大小
- 大模型：一般在 2 GB以上，需要大显存支持
- 小模型：一般在 500 MB以内，作支撑性工作，非必需
2. 模型下载
-
国际渠道
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国内渠道
3. 模型分类
3.1 基础模型（必须）：决定AI作品的呈现风格
- SD 1.5模型、SDXL模型、SD 3.5模型、FLUX模型
- 模型存放路径
- WebUI：
models/Stable-diffusion - ComfyUI：
models/checkpoints、models/unet
- WebUI：
- 效果：决定作品的画面风格
- 模型存放路径
3.2 辅助模型（可选）：约束AI作品的画面形象
-
Embendding 模型
- 模型存放路径：
models/embeddings - 效果：精准地指向个别字词的含义，给AI提供一个极其高效的索引
- 模型存放路径：
-
HyperNetwork 模型
- 模型存放路径：
models/hypernetworks - 效果：改善生成图像的整体风格
- 模型存放路径：
-
Lora 模型
- 模型存放路径：
- WebUI：
models/Lora - ComfyUI：
models/loras
- WebUI：
- 效果：向AI传递一个特征准确、主体清晰的形象或风格
- 模型存放路径：
-
ControlNet 模型
- 模型存放路径：
- WebUI：
models/ControlNet - ComfyUI：
models/controlnet
- WebUI：
- 效果：基于一些额外的输入信息，来给AI图像的生成提供明确的指引
- 模型存放路径：
3.3 美化模型（可选）：影响AI作品的色彩和质感
- VAE 模型
- 模型存放路径：
- WebUI：
models/VAE - ComfyUI：
models/vae
- WebUI：
- 效果：让图片的色彩和质感变得更好，尤其是在AI图像整体发灰时需要使用
- 注意
- 有些VAE功能已经包含在大模型里时，无需额外再使用VAE功能
- 参考模型作者推荐的VAE模型，或者使用适用大多数模型的VAE模型
- 模型存放路径：
4. 基础模型
4.1 模型导入
WebUI / WebUI-Forge
ComfyUI
| SD1.5 | SDXL | SD3.5 | FLUX |
|---|---|---|---|
 |  |  |  |
4.2 画面风格分类
动漫插画风
- 特点：插画风格，具有鲜明的绘画笔触质感
- 关键词：illustration，painting，sketch，drawing，comic，anime，cartoon
- 代表模型：Anything V5、Counterfeit、AbyssOrangeMix、CetusMix、GhostMix、DarkSushiMix 等
| Anything V5 | CetusMix |
|---|---|
 |  |
 |  |
| GhostXL | GhostXL |
|---|---|
 |  |
 |  |
写实摄影风
- 特点：写实风格，拟真化程度高，对现实世界还原强
- 关键词：photography，photo，realistic，photo-realistic，RAW photo
- 代表模型：Deliberate、Realistic Vision、Dream Girl、majicflus、pixelwave等
| Realistic Vision | Dream Girl |
|---|---|
 |  |
 |  |
模型渲染风
- 特点：三维渲染效果
- 关键词：3D，render，chibi，digital art，concept art
- 代表模型：ReV Animated等
| 示例图-1 | 示例图-2 | 示例图-3 |
|---|---|---|
 |  |  |
自由切换风格
- 特点：风格自由切换，成像效果更为逼真
- 代表模型：SDXL、SD 3.5、FLUX等
| 动漫风 | 写实风 | 渲染风 |
|---|---|---|
 |  |  |
5. 辅助模型
5.1 Embeddings模型
介绍
- 意义：精准地指向个别字、词的含义，提高一个极其高效的索引
- 用途：针对特定的角色的创建，可以用于正向提示词，也可以用于反向提示词
使用方法：WebUI
- 在提示词里直接输入embedding模型名称即可——可自动映射到对应的模型
使用方法：ComfyUI
- 在提示词里输入embedding: embedding模型名称即可
应用
- Deep Negative V1.7：手指错乱、肢体错乱、颜色混杂等，对真人模型有效
- EasyNegative：手指错乱、肢体错乱、颜色混杂、噪点、灰度异常等，对大多数二次元模型都有效
| 无Embeddings：EasyNegative | 有Embeddings：EasyNegative |
|---|---|
 |  |
5.2 HyperNetwork模型
介绍
- 目的：一般用于改善生成图像的整体风格
现况
- 因使用场景不足，不被主流环境接受，已逐渐被淘汰。
5.3 LoRA模型
介绍
- 全称：Low-Rank Adaptation Models
- 目的：向AI传递、描述一个特征准确、主体清晰的形象
- 用途：针对特定的角色的创建，主要用于对各种游戏角色、动漫角色进行二次创作
使用方法：WebUI
-
在提示词里输入：<lora:模型名称:权重>
使用方法：ComfyUI
-
在工作流的模型后面追加仅加载LoRA模型，模型强度即为权重
权重设定
- 推荐使用0.4~0.8，可以确切保留特征，同时减弱对画风的影响
应用
- MoXin
6. 美化模型
6.1 VAE模型
- 作用；让图片的色彩和质感变得更好
6.2 效果对比
| 无VAE | 有VAE |
|---|---|
 |  |
 |  |
