Stable Diffusion入门第四天：下载你的第一个基础模型——从选型到部署完整指南

如果你已经成功部署了Stable Diffusion WebUI或ComfyUI，那么恭喜你，最"折腾"的环境配置阶段已经过去了。但当你打开WebUI界面，看到左上角那个空荡荡的模型下拉菜单时，可能又会陷入新的困惑：模型从哪里来？该下载哪一个？下载之后放哪里？

这些问题看似简单，却是每一个SD新手都会遇到的第一个真正的"拦路虎"。因为Stable Diffusion本身只是一个"空壳"推理框架------没有模型文件，它什么都画不出来。模型，才是决定你最终出图风格和质量的核心。

今天这篇文章，就带你完整走一遍"下载第一个模型"的全流程。我会从模型选型讲起，逐步拆解Civitai和Hugging Face两大平台的下载方法，最后告诉你如何正确放置和激活模型。读完这篇，你就能真正开始你的AI绘画之旅了。

一、为什么模型如此重要？

在深入实操之前，有必要先理解一个核心概念：Checkpoint（检查点）模型。

简单来说，Checkpoint就是在Stable Diffusion训练过程中保存的模型状态快照。它包含了模型的结构信息（神经网络架构）和训练得到的参数（权重）。你可以把它理解为一套已经"学会画画"的神经网络------不同的Checkpoint模型，因为训练时使用的数据集不同，最终生成的画风、构图能力和细节表现也会有天壤之别。

打个比方：Stable Diffusion的架构就像一台单反相机机身，而Checkpoint模型就是装在上面的镜头。机身决定了基本的成像原理，但最终拍出什么风格的照片，完全取决于你装了什么镜头。没有镜头，相机只是一块废铁。

Checkpoint模型的体积通常很大，在2GB到7GB之间。这是因为它们包含了数以亿计的神经网络参数------SD 1.5大约有8.6亿个参数，而SDXL更是达到了35亿个参数。

二、SD 1.5还是SDXL？------新手的第一道选择题

目前Stable Diffusion生态中最主流的两大基础模型系列，分别是Stable Diffusion 1.5 和SDXL（Stable Diffusion XL） 。对于新手来说，选择哪一个往往是最先需要面对的问题。

SD 1.5：历经考验的"老将"

Stable Diffusion 1.5发布于2022年，虽然已经是"老模型"了，但它的生命力至今依然旺盛。SD 1.5的原生分辨率为512×512，推荐显存为4GB起步。

SD 1.5最大的优势在于生态成熟度和硬件友好性。经过近四年的发展，围绕SD 1.5已经形成了极其丰富的插件生态------ControlNet、LoRA、各种采样器和调度器，几乎所有的社区工具和教程都是优先适配SD 1.5的。对于刚入门的新手来说，这意味着你能找到最多的参考资料、最完善的解决方案和最丰富的社区模型。

SDXL：画质飞跃的"新贵"

SDXL是Stability AI在2023年推出的新一代基础模型，原生分辨率提升到了1024×1024，在细节表现、构图能力和图像整体质感上都有了质的飞跃。但代价也很明显：SDXL的参数量是SD 1.5的四倍多（35亿 vs 8.6亿），推荐显存最低8GB，部分场景甚至需要10GB以上。

我的建议：从SD 1.5开始

如果你是第一次接触Stable Diffusion，我强烈建议先从SD 1.5系列开始。原因有三：

第一，硬件门槛低 。4GB显存就能跑起来，这意味着更多普通配置的电脑也能玩。第二，生态最成熟 。你能找到的教程、插件、LoRA模型，绝大部分都兼容SD 1.5。第三，学习成本低。SD 1.5的推理速度快，参数调整的反馈周期短，非常适合用来理解和掌握提示词工程、采样器选择等核心概念。

等到你对SD的基本操作已经得心应手、硬件条件也允许的时候，再升级到SDXL也不迟------到那时你会更清楚地感受到SDXL在画质上的优势，而不是被它的高门槛劝退。

具体推荐 ：SD 1.5系列中最受欢迎的版本是 v1-5-pruned-emaonly.safetensors。这个版本通过移除冗余权重减小了文件体积，同时保留了EMA优化的稳定性，是目前社区使用最广泛的SD 1.5基础模型。

三、模型从哪来？------两大主流平台详解

确定好要下载哪个模型之后，接下来要解决的问题就是：去哪里下载？

目前Stable Diffusion模型最集中的两个平台分别是Civitai （俗称"C站"）和Hugging Face（简称"HF"）。

Civitai（C站）------创作者的天堂

Civitai（civitai.com）是目前全球最大的AI绘画模型分享社区。这里汇聚了全球无数创作者训练和分享的Checkpoint、LoRA、Textual Inversion等各种类型的模型。

Civitai的优点：

模型数量极其丰富，分类清晰，预览图直观
每个模型页面都有详细的介绍、示例图和用户评价
可以按模型类型、基座版本、下载量等维度筛选

Civitai的注意事项：

部分模型需要成人认证才能浏览
网站在国内需要科学上网才能访问
下载前需要注册账号（但注册免费）

在Civitai下载模型时，需要注意选择正确的模型类型。在模型详情页中，找到"Checkpoint"或"Model"类型的文件进行下载。特别要留意模型标注的基座版本------确保你下载的是SD 1.5或SDXL的模型，而不是其他版本。

Hugging Face------权威的模型仓库

Hugging Face（huggingface.co）是人工智能领域最权威的模型托管平台之一。相比Civitai的社区化风格，Hugging Face更加"学院派"------这里的模型通常由官方团队或研究机构发布，审核更严格，质量更有保障。

Hugging Face的优点：

不需要科学上网，国内访问速度很快
模型审核严格，安全性更高
可以找到Stability AI官方发布的基础模型

Hugging Face的注意事项：

模型数量相对Civitai少一些，社区氛围不如C站活跃
界面相对朴实，缺少Civitai那种直观的预览和评价体系

在Hugging Face下载模型时，进入网站后选择"Models"，再筛选"Text-to-Image"类别，就能看到所有Stable Diffusion可用的模型了。

其他备选平台

除了上述两大平台，还有一些国内外的备选渠道：

LiblibAI（哩布哩布） ：号称国内最大的原创AI模型分享网站，不少原创模型作者入驻，但也有大量搬运自C站的模型
炼丹阁（liandange.com）：国内网站，多为搬运C站模型，通过百度网盘下载
吐司art（tusi.art）：国内AI绘画模型分享平台

对于新手来说，优先推荐Civitai和Hugging Face，这两个平台最可靠、资源最丰富。

四、.ckpt还是.safetensors？------模型格式的选择

下载模型时，你可能会看到同一个模型提供了两种不同的文件格式：.ckpt和.safetensors。这两个格式有什么区别？该选哪一个？

.ckpt------传统但存在隐患

.ckpt是"checkpoint"的缩写，是PyTorch框架早期常用的模型保存格式。这种格式使用Python的pickle模块进行序列化，除了保存模型的权重参数外，还可能包含优化器状态甚至Python代码。

问题在于 ：pickle序列化存在安全风险------恶意构造的.ckpt文件可能在加载时执行任意代码。虽然社区中"从未听说谁用ckpt文件被恶意代码攻击了"，但从安全角度出发，不建议从未知或不信任的来源下载.ckpt文件。

.safetensors------更安全的新标准

.safetensors是Hugging Face推出的新型模型存储格式。这种格式只保存模型的权重数据，不包含任何代码。

优势很明显：

更安全：没有代码执行的风险
体积更小：因为保存的信息更少
加载更快：优化了存储结构

目前社区已经普遍推荐使用.safetensors格式。

我的建议

优先选择.safetensors格式。如果某个模型只提供了.ckpt格式，而这个模型又来自Civitai等社区平台，建议在下载前查看一下该模型的下载量和用户评价------下载量大、评价好的模型通常安全性更有保障。

特别提示 ：无论下载什么格式的模型文件，文件名中不要包含中文、空格或特殊符号，建议仅使用英文、数字和下划线。否则WebUI可能无法正确识别和加载该模型。

五、实战：下载第一个模型（以Civitai为例）

下面我以在Civitai下载SD 1.5基础模型为例，完整演示一遍操作流程。

步骤1：访问Civitai并注册账号

打开浏览器，访问 civitai.com。由于该网站需要科学上网，请提前准备好网络环境。

点击右上角的"Sign Up"注册账号（免费的），或者使用Google/GitHub账号登录。注册后建议完成邮箱验证，这样可以解锁更多功能。

步骤2：搜索并筛选模型

登录后，在页面顶部的搜索框中输入关键词。对于第一个模型，我推荐直接搜索 "v1-5-pruned-emaonly" ------这是SD 1.5最经典的基础模型。

搜索结果中，找到由 "stabilityai" 或信誉较高的作者发布的模型页面。注意查看模型详情页中标注的基座版本（Base Model） ，确认是"SD 1.5"。

步骤3：选择文件并下载

进入模型详情页后，向下滚动到文件列表区域。你会看到该模型可能提供了多个版本的文件。

选择原则：

优先选择 .safetensors 格式
注意文件大小------SD 1.5基础模型通常在2GB左右
如果模型页面有"Download"按钮，直接点击即可开始下载

如果下载速度较慢，可以尝试使用下载工具或更换网络环境。部分浏览器下载大文件时可能不稳定，建议使用有断点续传功能的下载工具。

步骤4：验证文件完整性

下载完成后，检查以下几点：

文件扩展名是否为 .safetensors 或 .ckpt
文件大小是否与页面上标注的一致（过大或过小可能说明下载不完整）
文件名是否包含中文、空格或特殊符号------如果有，务必重命名，只保留英文、数字和下划线

六、模型放哪里？------目录结构详解

下载完模型文件之后，最关键的一步来了：把模型放到正确的目录中。放错位置，WebUI就识别不到，等于白下载。

WebUI（Automatic1111）的目录结构

如果你使用的是Automatic1111的Stable Diffusion WebUI，Checkpoint模型的存放路径是：

复制代码

sd-webui根目录/
└── models/
    └── Stable-diffusion/   ← 把模型文件放在这里

具体来说，找到你的WebUI安装文件夹，进入 models 目录，再进入 Stable-diffusion 子目录。将下载好的 .safetensors 或 .ckpt 文件直接复制到这个文件夹中即可。

注意：不同整合包或版本的路径可能略有差异。有些版本使用的目录名是 models/Stable-diffusion，有些是 models/checkpoints/。如果不确定，可以在WebUI根目录下搜索"models"文件夹，找到存放模型文件的子目录。

ComfyUI的目录结构

如果你使用的是ComfyUI，Checkpoint模型的存放路径是：

复制代码

ComfyUI_windows_portable/
└── ComfyUI/
    └── models/
        └── checkpoints/   ← 把模型文件放在这里

ComfyUI的模型目录结构与WebUI略有不同，但基本原理是一样的------找到 models/checkpoints/ 目录，把模型文件放进去。

其他模型的存放位置（了解即可）

除了Checkpoint大模型，SD生态中还有多种辅助模型类型，它们各自有对应的存放目录：

模型类型	存放路径	用途
Checkpoint	models/Stable-diffusion/	基础生成模型
LoRA	models/Lora/	风格/特征微调
VAE	models/VAE/	图像色彩和细节优化
Textual Inversion	embeddings/	概念嵌入

对于新手来说，现阶段只需要关注Checkpoint模型的存放即可。其他类型的模型可以等熟悉了基础操作之后再慢慢了解。

七、让WebUI"看到"你的模型

模型文件放好之后，最后一步就是在WebUI中激活它。

在WebUI中切换模型

重启WebUI服务（如果它正在运行）
重新打开WebUI界面（通常是 http://localhost:7860）
在界面左上角 找到 "Stable Diffusion checkpoint" 下拉菜单
点击下拉菜单旁边的 刷新按钮（🔄图标）
在下拉列表中，你应该能看到刚刚放入的模型名称
点击选择该模型，系统会自动加载

如果在下拉菜单中看不到新模型，请检查：

模型文件是否放在了正确的目录
文件名是否包含中文或特殊字符
是否重启了WebUI服务

验证模型是否正常工作

加载模型后，可以输入一个简单的提示词来测试一下。比如输入：

复制代码

a cute cat, sitting on a chair, soft lighting

然后点击"Generate"按钮。如果能够正常生成图像，说明你的第一个模型已经成功部署了。

八、常见问题与排障

Q1：模型列表里看不到新下载的模型

可能原因及解决方案：

路径错误 ：检查模型文件是否放在了 models/Stable-diffusion/ 目录下
文件名问题：确保文件名不含中文、空格和特殊符号
未刷新：点击WebUI左上角模型下拉菜单旁的刷新按钮
未重启：关闭并重新启动WebUI服务
格式不支持 ：确认文件扩展名是 .safetensors 或 .ckpt

Q2：生成图片时提示显存不足（Out of Memory）

如果出现显存不足的错误，可以尝试：

降低生成分辨率（SD 1.5建议从512×512开始）
减少Batch Size（设置为1）
关闭WebUI中的"实时预览"功能
如果是SDXL模型，考虑换回SD 1.5

Q3：生成的图片色彩灰蒙蒙的

这通常是因为缺少对应的VAE模型。VAE（变分自编码器）负责将潜空间数据解码为正常的图像，对画面的色彩质感影响很大。

解决方法：下载模型对应的VAE文件，放入 models/VAE/ 目录，然后在WebUI的VAE设置中选择它。很多Checkpoint模型在发布时会同时提供配套的VAE文件。

Q4：Civitai网站打不开

Civitai在国内需要科学上网才能访问。如果无法访问，可以：

使用Hugging Face作为替代下载源
尝试国内的LiblibAI等平台
使用代理或VPN工具

九、下一步：开始你的创作之旅

恭喜你！到这里，你已经完成了SD入门过程中最关键的一步------拥有了第一个可用的基础模型。

有了模型之后，你就可以正式开始AI绘画的探索了。接下来的学习路径可以是：

提示词工程：学习如何用文字描述精准控制生成内容
参数调优：理解Steps、CFG Scale、采样器等参数的作用
LoRA模型：学习使用轻量级微调模型来定制风格
ControlNet：掌握用姿态、深度图等控制生成构图

每一个方向都足够深入，但也正因为如此，Stable Diffusion才如此有趣------它是一个需要持续学习和探索的创作工具，而不仅仅是一个"一键出图"的黑盒。

模型下载好了，你的AI绘画之旅，才刚刚开始。

参考资源

Civitai模型社区：https://civitai.com/
Hugging Face模型库：https://huggingface.co/
SD 1.5官方基础模型：搜索 v1-5-pruned-emaonly
Stable Diffusion WebUI官方仓库：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui