关于Stable diffusion的各种模型，看这篇就可以了！

前言

这篇文章主要是帮大家梳理下Stable diffusion里面的各种模型，模型在Stable diffusion中占据着至关重要的地位，不仅决定了出图的风格，也决定了出图质量的好坏。

但在第一次接触SD的时候，我就被里面的模型搞到头大，不仅有多种模型后缀，模型之间也有很多种类型，如果是新手小白的话，在这一步就很容易被搞晕。而在本期文章，技术巫帮你系统梳理了SD的模型，相信不管是对于小白还是老手，都会有一定帮助！

一、从模型后缀说起

为了更好地理解模型，让我们先从模型的后缀说起。

在Stable diffusion中，有两种比较常见的模型后缀，分别是 .ckpt 和 .safetensors 。

.ckpt 的全称是 checkpoint，中文翻译就是检查点，这是 TensorFlow中用于保存模型参数的格式，通常与 .meta 文件一起使用，以便恢复训练过程。

简单理解的话，.ckpt模型就好比我们打游戏时，每通过一关时对这一关的一个“存档”，因为你在训练模型时也是如此，没办法保证能一次就训练成功，中途是有可能因为各种因素失败的，所以可能在训练到20%时就存一次档，训练到40%时又存一次档，这也是为什么它叫 checkpoint 的一个原因。

在提到.ckpt 模型时，我想顺便补充下.pt 模型，前面提到，.ckpt 是TensorFlow 用于保存模型参数的格式，而 .pt 则是 PyTorch保存模型参数的格式。TensorFlow 和 PyTorch都是比较出名的深度学习框架，只不过一个是Google发布的，另外一个是Facebook发布的。

PyTorch 保存模型的格式除了.pt 之外，还有 .pth 和.pkl。.pt 和 .pth 之间并没有本质的差别，而.pkl 只是多了一步用Python的 pickle 模块进行序列化。

讲完了 .ckpt 模型，那么就该说说 .safetensors 模型了。

之所以有 .safetensors 模型，是因为 .ckpt 为了让我们能够从之前训练的状态恢复训练，好比从50%这个点位重新开始训练，从而保存了比较多的训练信息，比如模型的权重、优化器的状态还有一些Python代码。

这种做法有两个问题，一是可能包含恶意代码，因此不建议从未知或不信任的来源下载并加载.ckpt 模型文件；二是模型的体积较大，一般真人版的单个模型的大小在7GB左右，动漫版的在2-5GB之间。

而 .safetensors 模型则是 huggingface 推出的新的模型存储格式，专门为Stable Diffusion模型设计。这种格式的文件只保存模型的权重，而不包含优化器状态或其他信息，这也就意味着它通常用于模型的最终版本，当我们只关心模型的性能，而不需要了解训练过程中的详细信息时，这种格式便是一个很好的选择。

由于 .safetensors 只保存模型的权重，没有代码，所以会更安全；另外由于保存的信息更少，所以它的体积也比 .ckpt 小，加载也更快，所以目前是比较推荐使用 .safetensors 的模型文件。

总的来说，如果你想在某个SD模型上进行微调，那还是得用 .ckpt 模型；但如果你只关心出图结果，那么使用 .safetensors 模型会更好！

二、从模型分类讲起

在Stable diffusion中，模型主要分为五大类，分别是Stable diffusion模型、VAE模型、Lora模型、Embedding模型以及Hypernetwork模型。

2.1 Stable diffusion大模型

这类模型俗称“底模”，对应下面这个位置。

这类模型代表了Stable diffusion的一个知识库，比如说我们训练大模型用的全是二次元的图片，那么它最终生成的图片效果也会趋于二次元；而如果训练的时候用的是真人图片，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，训练的时间也非常长，所以体积也比较大，一般在2GB以上，后缀的话就是上面提到的 .ckpt 和 .safetensors

2.2 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。

一般来讲，在生成图片时，如果没有外挂VAE模型，生成的图片整体颜色会比较暗淡；而外挂了VAE模型的图片整体颜色会比较明亮。

注：左边是没有使用VAE生成的图片，右边是使用VAE生成的图片

不过需要注意的是，有一些大模型在训练的时候就已经嵌入了VAE的效果，所以即使没有使用VAE效果，出图的效果也不会那么暗淡。

另外，有时候使用VAE反倒会出现一个不好的效果，比如在最后一刻变成一张蓝色废图，这时候就需要把外挂VAE改成自动（Automatic）即可

注：像这种即为蓝色废图

2.3 Lora模型

Lora模型想必大家都经常看到了，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”。这是一项由微软研究人员提出的大语言模型微调技术，简单来说，它的作用是让这些庞大的模型变得更加灵活和高效，能够在特定任务上进行优化（比如对样式进行一些修改），而不需要从头开始训练整个模型。

比如像下面这个Lora模型，就是在大模型的基础上增加一些森林水母发光的效果（就是我们不必为了增加这个效果，重新训练我们的大模型，因为训练大模型花费时间很长，通过Lora就可以提高效率）

需要注意的是，Lora模型并不能单独使用，它必须与前面的大模型一起使用！

另外，由于Lora训练的图片较少，比如上面的Lora就是用100+图片训练的，所以它的体积一般不会很大，一般在几十到几百MB之间，这样大大节省了磁盘的占用量。

最后，有些Lora模型启用是需要触发词的（也就是在提示词那里加上这个触发词），比如上面的Lora触发词就是 jellyfishforest

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2.4 Embedding模型

Embedding模型也称为textual inversion，即文本反转。在Stable Diffusion中，Embedding模型使用了嵌入技术以将一系列输入提示词打包成一个向量，从而提高图片生成的稳定性和准确性。

简单来说，如果我们要通过SD生成火影里面的鸣人形象，我们需要好几个提示词来进行描述，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，假设叫鸣人。

这样后续我们只要引入这个 Embedding模型，然后输入鸣人提示词，就会生成我们想要的鸣人形象，提高了写提示词的效率！

由于Embedding模型只是将提示词整合了，所以它的体积非常小，一般在几十到几百KB之间。

举个例子，比如像这个 Embedding 模型，它描绘了一位叫Caroline Dare的美女

当我们输入触发词时，就会生成类似的美女

虽然生成的图片不是一模一样，因为这跟你使用的底模有关，但是比较明显的特征是一致的，比如白头发

2.5 Hypernetwork模型

Hypernetwork可以翻译为“超网络”，它是一种基于神经网络的模型，可以快速生成其他神经网络的参数，常应用于Novel AI的Stable Diffusion模型中。

Hypernetwork可以用来对模型进行微调，比如在Stable Diffusion这样的图像生成模型中，通过插入一个小型的超网络来修改输出风格，而不改变原始模型的核心结构

这个模型的作用其实和Lora模型功能有点重叠，所以在实际使用中，我个人用得比较少。

三、模型的剪枝

大家在下载模型的时候，可能还会看到两个版本，一个版本带 pruned，另外一个版本是带 pruned-emaonly，比如下面这个[1]

这是因为大模型在训练的时候会保存两组不同类型的权重：第一组取的是最后一次的权重，也就是只带 pruned 的模型

💡

在深度学习模型训练的过程中，模型的参数（或称为“权重”）会在每一次迭代（或训练步）中根据损失函数（loss function）对数据的拟合情况进行调整。当训练结束时，模型所拥有的权重就是经过所有训练样本反复教导后的最终状态。这部分权重代表了模型在训练数据上学习到的知识，没有经过额外的平滑处理，直接反映了最后一次更新的结果

而第二组则是最近几次迭代的权重进行加权平均，加权平均即EMA（Exponential Moving Average），使用加权平均主要是减少短期波动的影响，这样得到的模型泛化性更好，也更稳定，也就是带 pruned-emaonly 的模型

由于带 pruned-emaonly 的模型体积更小，所以占用的显存（VRAM）也更少，适合用于直接出图；带 pruned 的模型体积更大，占用的显存也更多，更适合对其进行微调，如下图：

四、常用模型介绍

Stable diffusion的模型除了上述的分类之外，从用途上看，还分为官方模型、二次元模型（动漫）、真实系模型和2.5D模型四大类。

4.1 官方模型

官方模型有 1.X 和 2.X 两个大版本，目前在 1.X 中官方发布的有四个版本，分别是v1-1、v1-2、v1-3、v1-4

但是 1.X 其实还有一个 v1-5 的版本，这个版本不是 CompVis 发布的，而是Runwayml发布的，而Runway就是那个文生视频比较出名的公司，据说这个版本在文本到图像生成任务上表现尤为出色，能够生成更符合用户需求的图像（不过我没试过）。

2.X 目前一共有两个版本，分别是2-0和2-1，但变成了stabilityai 发布了

4.2 二次元模型

二次元模型比较出名的当属Anything系列（万象熔炉），像秋叶整合包默认就带了anything-v5-PrtRE 模型。

Anything系列型号目前有四个基本版本V1，V2.1，V3和V5，Prt是V5的特殊装饰版本，是比较推荐的版本。

Anything系列除了生成二次元外，其实对于肖像、风景、动物等也具有较强的适应性和泛用性，是一个比较通用的模型

4.3 真实系模型

真实系比较出名的模型有Realistic Vision等，这是C站上放出的一些图片，可以看到确实非常逼真了

Realistic Vision 模型：

4.4 2.5D模型

2.5D是半3D的意思，简单来说，2D是平面图形，如图片等没有厚度和轮廓的图形。而3D是具有厚度、可以从各个角度观看的立体图形，例如通过3D打印出来的实物模型。2.5D位于2D和3D之间，它加入了部分3D元素但不完全是3D

比较出名的2.5D模型有GuoFeng3等，这是它的一些效果图

最后做一个小小总结，相信看到这里的朋友，应该多多少少可以理解Stable Diffusion模型的复杂性了，SD并不像midjourney 和 DALLE3 一样一个模型走天下，它更多是需要多种模型的一个拼接组合，虽然前期掌握比较麻烦，但是对于需要定制化，以及喜欢DIY的朋友是比较适合的。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

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总结