AI绘画/Stable diffusion入门新手篇--模型怎样区分？

小同伴们是不是刚刚开始学习SD的时间，常常对大模型，VAE，LORA这些模型看起来不知道自己该从什么地方下手，不知道怎么做选择最好，接下来我来给大家简单的讲授一下把。
1.模型的原理
‌SD模型，是一种基于深度学习的图像生成模型，常用于AI绘画范畴。‌它通过扩散模型（Diffusion Model）的技能，逐步添加噪声到输入数据中，然后通过一个神经网络学习怎样去除这些噪声以生成图像。SD模型的核心优势在于其生成的高质量图像和多样化的输出，能够根据输入的文本描述生成相应的图像。
2.模型的分类
在Stable diffusion中，模型主要分为四大类，分别是‌Checkpoint模型、VAE模型、Lora模型**，‌Embeddings或Textual Inversion，‌**
‌Checkpoint****模型：
这是SD绘图的底子模型，（俗称底模）摆设SD后必须搭配主模型才能使用。不同的主模型在画风和擅长的范畴上会有所偏重。‌‌

这类模型代表了Stable diffusion的一个知识库，比如说我们练习大模型用的满是二次元的图片，那么它最终生成的图片效果也会趋于二次元；而如果练习的时间用的是真人图片，则最终出图效果则趋于真人。
由于这类模型包含的素材非常多，练习模型的时间也非常长，以是体积也比力大，一样平常在2GB以上，文件后缀的话就是上面提到的 .ckpt 和 .safetensors。
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VAE模型：
  VAE全称Variational autoenconder，中文叫变分自编码器，这种 模型可以简单理解为起到一个滤镜的效果。在生成图片的过程中，主 要影响的是图片的颜色效果**。**

一样平常大模型自带，无需手动配置，比如Chilloutmix。如果再加VAE则可能画面效果不会更好，乃至拔苗助长。默认自动即可
优先使用模型作者推荐的VAE。主流的VAE有kl-f8-anime、vae-ft-mse-840000等，anime适合画二次元，840000适合画写实人物。
Lora模型：
Lora模型想必是大家都常常在网上看到的模型，LoRA的英文全称为Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为“大语言模型的低阶适应”。文件大小通常在几百MB，比Embeddings更丰富，但比Checkpoint模型更轻便，练习难度低且控图效果好。

需要注意的是，Lora模型并不能单独使用，它必须与自己匹配的大模型一起使用！
‌Embeddings模型
这是一种轻量的扩展模型，可以通过将特定目的的描述信息整合在Embeddings中，通过一小段代码即可调用，效果比手动输入更方便快捷**。**

简单来说，如果我们要通过SD生成人物形象，我们需要好几个提示词来举行描述，比如什么外形，穿什么颜色的衣服，而Embedding就是将这一系列提示词打包成为一个新的提示词。
3.模型的下载
C站：https://civitai.com/models（需要邪术）
哩布哩布：https://www.liblib.ai
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