AI绘画基础：细数Stable Diffusion中的各种常用模型

Stable Diffusion是一款基于人工智能的绘画生成软件，其强大的功能归功于背后众多的模型支持。在CivitAI平台上，有多种模型可供选择，每种模型都有其独特的特点和应用。本文将详细介绍Stable Diffusion中常用的几种模型。
Checkpoint模型
Checkpoint模型是通过Dreambooth训练得到的大模型。这种模型的特点是出图效果好，但训练速度相对较慢，且生成模型文件较大，通常在几个G的规模。Checkpoint模型适合对图像质量要求较高的应用场景。
LoRA模型
LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法，它是在原有大模型的基础上进行微调，以输出具有固定特征的人或事物。LoRA模型对于特定风格特征的出图效果好，训练速度快，且模型文件较小，一般在几十到一百多MB之间。它需要与大模型配合使用，以获得最佳效果。
Textual Inversion模型
Textual Inversion是一种使用文本提示来训练模型的方法。简单来说，它是一组打包的提示词，用于生成具有固定特征的人或事物。该模型对于特定风格特征的出图效果好，且模型文件非常小，一般在几十K左右。然而，它的训练速度较慢，需要与大模型配合使用。
Hypernetwork模型
Hypernetwork类似于LoRA，但效果略逊于LoRA。它同样需要与大模型配合使用。
除了上述提到的模型外，还有许多其他的基础模型可供选择，例如Counterfeit、Disillusion、Hassaku、MeinaMix和MeinaunReal等。这些基础模型各有特点，例如Hassaku虽然有点不正经，但是效果很好用。在选择基础模型时，应根据具体需求和应用场景进行选择。
对于想要生成二次元风格的图像的用户来说，Hassaku或MeinaMix通常是一个不错的起点。这两个基础模型的出图效果稳定，能满足大多数用户的需求。如果用户想要生成更加立体或真实的图像，可以选择3国风、MajicMixRealistic revAnimated等基础模型。然而，这些模型在生成特定风格的图像时可能存在一些局限，需要进一步调整和优化。
在使用Stable Diffusion生成图像时，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。如果对图像质量要求较高，可以选择Checkpoint或LoRA等出图效果好的模型；如果对训练速度和模型大小有要求，可以选择Textual Inversion或Hypernetwork等轻量化的模型。同时，结合其他工具和软件进行进一步处理和优化，可以得到更加满意的图像结果。
最后需要强调的是，人工智能技术仍处于不断发展和完善的过程中，各种模型的优缺点也会随着技术的进步而发生变化。因此，用户在选择和使用模型时，应保持关注最新动态和技术进展，以便更好地利用人工智能技术进行创作和工作。同时，也要注意遵守相关法律法规和伦理规范，合理使用人工智能技术，避免产生不良影响和后果。