Stable Diffusion 中各种模型的对比与详解

在 Stable Diffusion 中,不同的模型(Checkpoint)具有不同的功能和生成风格。它们的区别主要体现在以下几个方面:


1. 基础模型(Base Model)

官方核心模型
模型名称 特点 适用场景
SD 1.4/1.5 - 最早的通用模型 - 兼容性强,插件生态丰富 通用创作、LoRA/ControlNet 扩展
SD 2.0/2.1 - 支持更高分辨率(768x768) - 去除了 NSFW 内容限制 需要高分辨率的场景
SDXL 1.0 - 更高分辨率(1024x1024+) - 更复杂的模型架构 商业级图像生成、细节要求高的场景
对比总结
  • SD 1.5:社区支持最多,插件兼容性最佳。

  • SDXL:生成质量更高,但需要更强硬件(显存 ≥8GB)。


2. 微调模型(Fine-Tuned Model)

按风格分类
模型类型 代表模型 特点
动漫风格 Anything V5、Counterfeit V3 专攻二次元角色、场景
写实风格 Realistic Vision、Deliberate 生成照片级人像、物体
艺术风格 DreamShaper、Rev Animated 模仿油画、水彩等艺术流派
科幻风格 CyberRealistic、Protogen 赛博朋克、机甲、未来场景
按功能分类
模型类型 代表模型 特点
高分辨率模型 SDXL Refiner 与 SDXL 配合使用,优化细节
轻量模型 TinySD 压缩版模型,适合低显存设备(如移动端)

3. 适配模型(Adapter Model)

轻量级扩展模型
类型 功能 文件格式
LoRA 通过小模型修改风格/细节(如服装、画风) .safetensors
Textual Inversion 通过关键词嵌入特定概念(如角色、物体) .pt
ControlNet 控制生成过程(姿势、边缘、深度等) .pth/.safetensors
特点对比
  • LoRA:灵活性强,可叠加多个使用。

  • Textual Inversion:仅需关键词触发,不修改模型权重。

  • ControlNet:精确控制构图,但显存占用较高。


4. 模型格式区别

格式 特点
.ckpt PyTorch 标准格式,可能包含潜在风险代码(需谨慎下载)
.safetensors 安全格式,不包含可执行代码,推荐使用
.pt 通常用于 Textual Inversion 或小型适配模型

5. 模型选择指南

根据需求选择
  1. 通用创作:SD 1.5 + LoRA(兼容性强,资源丰富)。

  2. 高分辨率/商业用途:SDXL 1.0 + Refiner。

  3. 动漫创作:Anything V5 + 动漫专用 LoRA。

  4. 写实人像:Realistic Vision + ADetailer 插件。

  5. 硬件限制 :TinySD 或 显存优化版模型(如 --medvram 模式)。

根据硬件选择
  • 显存 ≤6GB:SD 1.5 + 512x512 分辨率。

  • 显存 8-12GB:SDXL(1024x1024)。

  • 显存 ≥16GB:SDXL + ControlNet 多条件控制。


6. 多模型协作示例

复制代码
# 生成流程示例
基础模型 = "sd_xl_base_1.0.safetensors"
LoRA模型 = "anime_style_v3.safetensors"
ControlNet模型 = "control_v11p_sd15_openpose.safetensors"

生成结果 = 基础模型.load() \
               .apply_lora(LoRA模型, weight=0.7) \
               .apply_controlnet(ControlNet模型, input_pose_image)

总结

  • 基础模型:决定生成的基本能力和风格方向。

  • 微调模型:针对特定领域优化,需按需选择。

  • 适配模型(LoRA/ControlNet):扩展功能,实现精细控制。

选择模型时需平衡 生成质量、硬件需求、灵活性,建议从 SD 1.5 生态入门,逐步过渡到 SDXL 和高级控制技术。

相关推荐
源客z4 小时前
搭建Stable Diffusion图像生成系统实现通过网址访问(Ngrok+Flask实现项目系统公网测试,轻量易部署)
stable diffusion
源客z1 天前
搭建 Stable Diffusion 图像生成系统并通过 Ngrok 暴露到公网(实现本地系统网络访问)——项目记录
stable diffusion
朴拙数科3 天前
Stable Diffusion秋叶整合包V4独立版Python本地API连接指南
开发语言·python·stable diffusion
璇转的鱼4 天前
爆肝整理!Stable Diffusion的完全使用手册(二)
人工智能·ai作画·stable diffusion·aigc
曲幽4 天前
Stable Diffusion LoRA模型加载实现风格自由
python·ai·stable diffusion·lora·文生图·diffusers
nan_black7 天前
在Pycharm配置stable diffusion环境(使用conda虚拟环境)
stable diffusion·pycharm·conda
AI绘画咪酱7 天前
Stable Diffusion【进阶篇】:如何实现人脸一致
人工智能·深度学习·学习·机器学习·ai作画·stable diffusion
AIGC-Lison8 天前
AI绘画SD中,如何保持生成人物角色脸部一致?Stable Diffusion精准控制AI人像一致性两种实用方法教程!
人工智能·ai作画·stable diffusion·midjourney·sd
AI绘画咪酱9 天前
SD教程|巧用Stable Diffusion,实现不同风格的LOGO设计|实战篇幅,建议收藏!
人工智能·学习·ai作画·stable diffusion·sd
AI绘画咪酱10 天前
【CSDN首发】Stable Diffusion从零到精通学习路线分享
人工智能·学习·macos·ai作画·stable diffusion·aigc