Stable Diffusion模型下载与C站介绍：稳定扩散算法解析

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。