出图效率倍增！47个高质量的 Stable Diffusion 常用模型推荐 |
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出图效率倍增！47个高质量的 Stable Diffusion 常用模型推荐
 “选用适当的模型，随随便便出个图，都要比打上一堆提示词的效果要好。” 事实如此，高质量的模型，能够成倍提升出图质量。目前 CivitAI（俗称 C 站， https://civitai.com/ ）是业内比较成熟的一个 Stable Diffusion 模型社区，上面汇集了上千个模型，以及上万张附带提示词的图像，这大大降低了 Stable Diffusion 的入门学习成本。 以下简要介绍 C 站的一些优秀模型，并在文末结合示例进行应用说明。 一、C 站模型分类CivitAI 上的模型主要分为四类：Checkpoint、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork，分别对应 4 种不同的训练方式。 Checkpoint：通过 Dreambooth 训练方式得到的大模型， 特点是出图效果好，但由于训练的是一个完整的新模型，所以训练速度普遍较慢，生成模型文件较大，一般几个 G，文件格式为 safetensors 或 ckpt。LoRA：一种轻量化的模型微调训练方法，是在原有大模型的基础上，对该模型进行微调，用于输出固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，训练速度快，模型文件小，一般几十到一百多 MB，需要搭配大模型使用。Textual Inversion：一种使用文本提示来训练模型的方法，可以简单理解为一组打包的提示词，用于生成固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，模型文件非常小，一般几十 K，但是训练速度较慢，需要搭配大模型使用。Hypernetwork：类似 LoRA，但模型效果不如 LoRA，需要搭配大模型使用。模型推荐：Checkpoint > LoRA > Textual Inversion > Hypernetwork 通常情况 Checkpoint 模型搭配 LoRA 或 Textual Inversion 模型使用，可以获得更好的出图效果。 补充：还有一类 VAE 模型，简单理解它的作用就是提升图像色彩效果，让画面看上去不会那么灰蒙蒙，此外对图像细节进行细微调整。 CivitAI 上可以根据不同分类和排序方式，对模型进行筛选和搜索。  打开单个模型页面后，可以查看模型说明和下载模型。 |
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