Stable Diffusion攻略的小编为大家介绍C站的使用说明。
civitai 使用说明配图来源
在C站首页(https://civitai.com/),我们可以找到各种模型供用户下载。
模型下载详情页来源 majicmix-realistic
如图所示,我们可以在模型下载详情页找到majicmix-realistic模型。考虑到普通用户的计算机算力有限,提前下载他人训练好的模型是非常必要的,因为这些模型的可用性较高。
官方模型和其他模型的下载方式
在官方的stable-diffusion-v1-5存储库中,我们可以找到v1-5-pruned-emaonly.safetensors模型。此文件太大无法直接显示,但您仍然可以下载它。此外,您还可以在C站上查找其他模型并进行下载。
其他下载方法
以lora:TotemPunkAI为例,您可以通过谷歌搜索模型类型和名称来进行下载。在C站上,我们可以看到许多提示词,生成的图片非常棒。如果我们没有这些模型,可以通过这种方法来下载它们。
不同类型的模型
CivitAI上的模型主要分为四类:Checkpoint、LoRA、Textual Inversion和Hypernetwork,分别对应四种不同的训练方式。
Checkpoint
Checkpoint模型是通过Dreambooth训练方式得到的大模型。它们的特点是出图效果好,但由于训练的是一个完整的新模型,所以训练速度较慢,生成的模型文件较大,一般几个GB,文件格式为safetensors或ckpt。
LoRA
LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法,是在原有大模型的基础上对其进行微调。它们用于输出固定特征的人或事物。LoRA模型的特点是对于特定风格特征的出图效果好,训练速度快,模型文件小,一般几十到一百多MB,需要与大模型配合使用。
Textual Inversion
Textual Inversion是一种使用文本提示训练模型的方法。它可以简单理解为一组打包的提示词,用于生成固定特征的人或事物。Textual Inversion模型的特点是对于特定风格特征的出图效果好,模型文件非常小,一般几十KB,但训练速度较慢,需要与大模型配合使用。
Hypernetwork
Hypernetwork模型与LoRA类似,但效果不如LoRA。它需要与大模型配合使用。
通常情况下,Checkpoint模型与LoRA或Textual Inversion模型搭配使用,可以获得更好的出图效果。
下载完成后,将文件移至stable-diffusion-webui/models/相应文件夹下即可应用这些模型。
通过以上介绍,相信大家对C站的使用有了更清晰的了解。
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