Stable Diffusion 模型解析！带你一次看懂5种常用模型（上）

对于Stable Diffusion来说，模型是绘图画面最重要的因素之一。一款好的模型可以使图像更精美，甚至不需要写提示词也能制作出比咒语更吸引人的图像。今天我将通过两篇笔记带你深入学习Stable Diffusion模型的类型、差异以及使用技巧。本篇是模型解析的【上篇】，我们常用模型大概分为以下5种：

1、Checkpoint：一般约2GB，效果最好的主模型，常用于控制画风，但文件体积较大，不够灵活。
2、Embedding：常见几十KB，最轻量的模型，适合控制人物角色，但控图能力有限。
3、LoRA：约150MB，目前最热门的扩展模型，体积小且控图效果好，常用于固定角色特征。
4、Hypernetwork：常见几十MB，类似低配版的LoRA模型，因训练难度较高已逐渐被淘汰，多用于控制画风。
5、VAE：约300MB，作为外置模型来弥补主模型的VAE功能，多用于辅助出灰图的主模型。
不同模型都有各自的使用方法和功能方向。关于模型的安装方法、使用技巧和运行原理，我都整理啦！以上就是Stable Diffusion的常用模型介绍！

我是乐伊Roy，日常分享AI设计知识。下篇笔记我会给大家带来模型的功能类型划分、种类判断方法和优秀模型的判断技巧！