先来看看第一种模型：Checkpoint 模型，又称 Ckpt 模型或大模型。Checkpoint 翻译为中文叫检查点，之所以叫这个名字，是因为模型训练到关键位置时会进行存档，有点类似我们玩游戏时的保存进度，方便后面进行调用和回滚，比如官方的 v1.5 模型就是从 v1.2 的基础上调整得到的。Checkpoint 模型的常见训练方法叫 Dream...
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...
类似于“只做题库里的题都做不对的差生”)变为过拟合(左一,表示模型对于来自于数据集中的输入,总能精确地达到对应的对结果,但是如果输入一旦有些许偏差,比如输入一些不是训练集中的输入,那结果就会很差,类似于“只会做题库里的题的书呆子”)。
首先是二次元风格，相比真实系和风景系，二次元风格在stablediffusion中更受欢迎，因此模型也有更多的选择，效果不错的也有很多，可以根据自己的兴趣爱好选择。模型网站主要为国内的liblibai、吐司网，以及国外的civitai，需要的大部分模型都可以在这些网站上找到。其中在liblibai发布的AWPainting模型备受好评，主要为细节...
stable diffusion模型核心数据集在 LAION-Aesthetics 上进行了训练，该模型在Stability AI 4,000 个 A100 Ezra-1 AI 超集群上进行了训练，能够在消费级10 GB VRAM GPU 上运行，可在几秒钟内生成 512x512 像素的图像。潜在扩散模型可以通过在较低维潜在空间上应用扩散过程来降低内存和计算复杂性，而不是使用实际...
#晒出今天的好天气#以下是33个高质量的常用模型推荐，这些模型在稳定扩散（Stable Diffusion）领域具有广泛的应用和良好的性能：1.ResNet: 残差网络，通过使用残差块来解决深度神经网络训练中的梯度消失问题，提高模型的稳定性和收敛速度。2.VGGNet: 使用多个卷积层和池化层构建的深度卷积神经网络，具有较好的特征提取...
Checkpoint模型通常体积比较大，一般至少2个G，它可以直接用于生成图像，不需要搭配其他的文件：并且它们都有比较擅长生成的图像类型，例如这个Anything v3就是专门用来生成二次元的：而这个Realistic Vision v2就比较偏向写实类别的：03VAE模型VAE模型的存放路径为SD安装目录\models\VAE：说它是模型，...
性能碾压其他文生图模型 通过与其他文本到图像生成模型进行性能比较,Stable Diffusion 3 展现出了明显的优势。在视觉美感、文本遵循和排版等方面,Stable Diffusion 3 都能够超越包括 DALL·E 3、Midjourney v6 和 Ideogram v1 在内的最先进系统。 这一优势主要归功于 MMDiT 架构对图像和文本表示的独立处理,使得模型...
而所有的主模型都是基于 Stable Diffusion 模型训练而来，所以有时会被称为 Stable Diffusion 模型。主模型后缀一般为 .ckpt 或者 .safetensors，并且体积比较庞大，一般在 2G - 7G 之间。而要管理模型我们需要进入 WebUI 目录下的 models/Stable-diffusion 目录下。在使用 WebUI 时左上角切换的就是主模型了。pi...
众所周知，要想实现通用人工智能离不开多模态，ChatGPT/GPT-4尽管在语言领域大放异彩，但一直迟迟没有开放多模态功能。文生图这座“金矿”则是属于另一支故事线了，由“扩散模型”开启。一年前的今天，Stable Diffusion公开发布，集扩散模型之大成，也真正意义上从大众层面开启了AIGC时代。而下面这篇文章全面总结了...