问鼎娱乐app苹果下载 【AI绘画】全部模型种类总结 / 使用方法 / 简易训练指导——魔导绪论

1 简介

1.1 简介

不同的模特会带来不同的绘画风格，理解不同的概念（人物/物体/动作），这也是为什么会有这么多模特的原因。

我们常说的NovelAI，具体指的是日本NovelAI公司出品的一款二维特化模型。

稳定扩散1.5、2.0和SDXL模型是更通用和现实的模型，不能绘制二维图像。

其他大模型都是在上述模型基础上训练出来的专门模型。

稳定扩散模型

1.2 模型概述

目前常见的模型可以分为两类：大型模型[2]和用于微调大型模型的小模型。

[2] 这里的大型模型特指标准的latent-diffusion模型，它有完整的TextEncoder、U-Net、VAE。

由于大模型的细化和微调非常困难，需要很好的显卡和计算能力，所以更多的人选择细化小模型，这些小模型只是通过作用于大模型的不同部分来修改大模型，从而达到目的。

常见的用于微调大模型的小模型分为以下几类：文本反转（俗称Embedding模型）、Hypernetwork模型、LoRA模型。

另外还有一种模型叫 VAE，一般来说 VAE 可以看成是类似于（但实际上不是）滤波器的东西[3]，它会影响输出图像的颜色和一些极其微小的细节。大模型本身就有 VAE，但有些融合模型的 VAE 坏了（典型：Anything-v3），需要用外部 VAE 覆盖才能挽救。有时候图像是灰色的就是因为这个原因。

[3] VAE，变分自编码器。变分自编码器，负责将潜在空间中的数据转换为正常图像。

由于模型的种类不同、应用的位置也不同，所以如果要使用这些模型文件，就必须区分这些模型类别，并正确使用相应的方法，模型才能发挥作用。

对于新手来说，区分这些模型是非常困难的，因为它们可能都有相同的后缀（下一节会详细解释），通常没有专业知识的人应该会简单地通过文件大小来判断模型类别。

为此，我开发了这个工具来快速识别模型类型。只需将模型拖进去即可。

2 模型类型和用途列表

2.1 型号后缀的奥秘

目前常见的AI绘画模型后缀有以下几种：

1. ckpt，2. pt，3. pth，4. safetensors，5（特殊）嵌入模型：PNG、WEBP 图像格式。

第五个我们先不说，这些后缀的都是标准款问鼎娱乐，从后缀根本无法判断是哪一种型号。

其中1、2、3是pytorch的标准模型保存格式[2]，由于使用了Pickle，存在一定的安全风险（百度搜索：pickle反序列化攻击）。第四种是新的模型格式，顾名思义，safe。是为了解决之前模型的安全风险而诞生的。safetensors格式和pytorch模型可以通过工具任意转换，区别仅在于保存数据的方式，内容数据没有任何区别。

[2] 深度学习框架Pytorch

2.2 常见模型类型及使用方法

以下所有模型均可保存为safetensors格式，因此常用格式中不再提及safentensors。

要识别模型类型，请使用此工具：

2.2.1 大型模型

大模型，又称base model，基础模型。常见格式有ckpt，safetensors，总之就是large。大小都是GB级别，常见模型有2G，4G，7G，8G等。

常见的大模型按照版本不同分为SD1.5、SD2、SD2.1、SDXL，这些大模型并不通用，我们下载的别人做的各种大模型都是基于这些基础版本进行调整的。

模型大小不代表模型质量，可以剪枝为2G模型，理由如下，有兴趣的可以详细了解。

使用方法：放入此文件夹即可。

在webui左上角选择对应的型号。

有些合并的大模型已经损坏了VAE，屏幕会变灰，此时需要手动选择VAE来使用。

2.2.2 LoRA/LyCORIS

常见格式有pt、ckpt、safetensors。大小一般在8mb~144mb之间。

使用方法：目前有两种使用方法。

一种是作为插件来使用，目前已经废弃，这里就不再提及。

另一个是v1.0以后的版本，原生支持Lora。

模型需要放在models/Lora文件夹下，使用方法如图，点击某个模型之后，提示词列表中会增加类似这样的标签，也可以通过这个标签直接调用Lora模型。

在v1.6之后问鼎娱乐app苹果下载，界面变成这样

2.2.3 嵌入（文本反转）

俗称embedding模型，常见格式有pt、png、webp，大小一般以KB为单位。

常见的有EasyNegative、bad_image等一些negative embedding，用于负面提示词中。

指示：

放在这个文件夹里，生成图片的时候需要带上文件名作为tag。

例如上图中的shiratama_at_2-3000.pt模型需要配合标签使用：shiratama_at_2-3000

2.2.4 VAE 模型

常见格式为.pt

使用方法：将其放入models/VAE文件夹中。

放置后，您可以直接在顶栏中找到它

2.2.5 超网络

一般没人用它。

常见的格式是pt，大小一般在几十M到几百M，由于这个模型可自定义的参数比较多，有些离谱的Hypernetwork模型能达到GB级别。

使用方法：将其放置在如图所示的文件夹中。

3. 模型训练方法简单指导

3.1 LoRA

可训练：风格√ 性格√ 概念√ | 推荐训练：风格、性格

配置要求：显存8GB以上。

训练速度：快 | 训练难度：容易

总体评分：☆☆☆☆☆

评价：这是最推荐给一般用户的模型！非常容易训练，效果很好，配置要求低，图像要求少。

本地训练教程：

云端训练教程：

3.2Embedding（文本反转）

可训练：风格√ 性格√ | 建议训练：性格

配置要求：显存6GB以上。

训练速度：中 | 训练难度：中

总体评分：☆☆

评估：比较基础，2023年之后就不建议训练了，目前用来训练negative embeddings问鼎娱乐官网下载，提高图片效果，替代一些复杂的prompt words。

训练教程：

3.3超网络

可训练：风格√ 性格√ | 推荐训练：风格

配置要求：显存6GB以上。

训练速度：中等 | 训练难度：困难

总体评分：☆☆

评论：不建议进行训练。

训练教程：不再更新

3.4Dreambooth/Native Train

可训练：风格√ 角色√ 概念√ | 推荐训练：Dreambooth 推荐角色，Native Train 推荐风格

配置要求：显存12GB以上。

训练速度：慢 | 训练难度：易难不一

总体评分：☆☆☆☆☆

评价：微调大型模型，非常强大的训练方法，但使用起来不太灵活。建议用于训练绘画风格，使用 LoRA 进行角色训练。

训练教程：

总结

本文介绍了不同类型的模型和训练方法。由于时间限制，我无法提供完整的训练教程。