下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
Stable Diffusion的模型类型有很多，根据训练方法和大小的差异，可以简单划分为主模型和用于微调主模型的扩展模型两大类。不同模型擅长的画风和应用领域也不同。下面介绍几个比较常见的模型。
Checkpoint模型是支持Stable Diffusion绘图的基础模型，也称为大模型、底模型或主模型。
● 大小： Checkpoint模型包含生成图像所需的所有内容，体积很大，通常为2~7GB。
● 常见文件模式： 尾缀ckpt、safetensors。
● 存放路径： Stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion。
● 切换界面： 如图1.4-1所示。
图1.4-1
目前比较常见的Checkpoint模型有Anything系列、Majicmix Realistic、Realistic Vision、国风系列等。这些Checkpoint模型可以生成特定风格的图像。不同的大模型生成的效果分别如图1.4-2~图1.4-5所示。
图1.4-2
图1.4-3
图1.4-4
图1.4-5
LoRA（Low-Rank Adaptation Models，低秩适应模型）可以固定某一类型的人物或者事物的风格。LoRA模型的体积小、训练难度低、控图效果好，在动漫角色还原、画风渲染、场景设计等方面都有广泛应用。
● 大小： 通常为10~200MB，需要和Checkpoint模型搭配使用。
● 常见文件模式： 尾缀ckpt、safetensors、pt。
● 存放路径： Stable-diffusion-webui\models\Lora。
● 切换界面： 如图1.4-6和图1.4-7所示。
图1.4-6
图1.4-7
目前比较常见的LoRA模型有MoXin（墨心）、blindbox、Miniature world style（微缩世界风格）等。用户可以根据这些LoRA模型的风格搭配大模型一起使用。不同的LoRA模型生成的效果分别如图1.4-8~图1.4-10所示。
图1.4-8
图1.4-9
图1.4-10
VAE模型可以对画面起到滤镜和微调的作用。
有的大模型会自带VAE效果，如Chilloutmix。这种情况下，如果再额外添加VAE模型，可能会适得其反，导致画面效果不好。
● 大小： 约300MB。
● 常见文件模式： 尾缀ckpt、pt。
● 存放路径： Stable-diffusion-webui\models\VAE。
● 切换界面： 如图1.4-11所示。
图1.4-11
