"Hypernetwork在Stable Diffusion中的独特性与模型差异解析"

在Stable Diffusion中，有几种不同的模型可以用于生成图像，其中包括Hypernetwork、checkpoint模型、LoRA模型和embeddings。尽管它们在一些方面相似，但它们之间也存在一些明显的区别。

Checkpoint模型

Checkpoint模型是包含生成图像所需的所有必要信息的模型。通过其文件大小，我们可以区分它们。这些模型的体积范围从2GB到7GB不等。相比之下，Hypernetwork模型通常要小得多，低于200MB。

与其他模型不同的是，Hypernetwork无法单独运作。它需要与checkpoint模型配合使用，以生成图像。

LoRA模型

LoRA模型与Hypernetwork非常相似，它们的文件大小也相似，通常低于200MB，比checkpoint模型要小得多。

然而，一个明显的事实是，LoRA模型比Hypernetwork模型能够产生更好的结果。

Embeddings

Embeddings是一种称为“Textual Inversion”（文本反转）的微调方法的结果。与Hypernetwork类似，文本反转不会改变模型本身，而是通过定义新的关键字来实现某些样式。

Embeddings和Hypernetwork适用于Stable Diffusion模型的不同部分。Embeddings在文本编码器中创建新的嵌入，而Hypernetwork则将一个小型网络插入噪声预测器的交叉注意力模块中。