探索Stable Diffusion：模型下载、模型应用【Stable Diffusion 实战教程】_stable diffusion 模型 下载

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https://blog.csdn.net/jybaby/article/details/136796609

探索Stable Diffusion：模型下载、模型应用

在过去的几年里，人工智能领域的发展突飞猛进，特别是在图像生成和处理方面。Stable Diffusion模型作为这一领域的佼佼者，已经成为众多开发者和艺术家的新宠。本文将深入探讨Stable Diffusion模型的下载方法、应用场景以及未来的发展趋势。

Stable Diffusion模型简介

Stable Diffusion是一种基于深度学习的图像生成模型，它能够根据用户的描述生成高质量的图像。这种模型的核心技术是变分自编码器（VAE）和扩散模型（Diffusion Models），它们共同作用于图像的生成过程，使得生成的图像既具有创造性又能够保持与描述的一致性。

SD基本概念

大模型： 用素材+SD低模（如SD1.5/SD1.4/SD2.1），深度学习之后炼制出的大模型，可以直接用来生图。大模型决定了最终出图的大方向，可以说是一切的底料。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

下载的模型放在这个目录下：

\sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion
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VAE： 类似滤镜，是对大模型的补充，稳定画面的色彩范围。多为CKPT/SAFETENSORS扩展名。

下载的VAE要全部放在这个目录下：

\sd-webui-aki-v4\models\VAE
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LoRA： 模型插件，是在基于某个大模型的基础上，深度学习之后炼制出的小模型。需要搭配大模型使用，可以在中小范围内影响出图的风格，或是增加大模型所没有的东西。炼制的时候如果基于SD底模，在不同大模型之间更换使用时的通用性会较好。但如果基于特定的大模型，可能会在和该大模型配合时得到针对性的极佳效果。

下载的LoRA需要全部放在这个目录下：

sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora
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ControlNet： 神级插件，让SD有了眼睛，能够基于现有图片得到诸如线条或景深的信息，再反推用于处理图片。

下载的ControlNet模型文件夹里的所有内容，放在这个目录下：

\sd-webui-aki-v4\models\ControlNet
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Stable Diffusion Web-UI（SD-WEBUI）： 开源大神AUTOMATIC1111基于Stability AI算法制作的开源软件，能够展开浏览器，用图形界面操控SD。

秋叶包： 中国大神秋叶开发的整合包。由于WEBUI本身基于GitHub的特性，绝大多数时候的部署都需要极高的网络需求，以及Python环境的需求。使用秋叶整合包，内置了和电脑本身系统隔离的Python环境，以及内置了Git，不需要了解这两个软件就可以运行。可以几乎忽视这样的门槛，让更多人能够享受AI出图。

Stable Diffusion 本地安装 下载
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模型下载方法汇总

对于那些渴望尝试S
table Diffusion的用户来说，模型的获取是第一步。根据好奇漫步在哔哩哔哩上分享的教程，我们有三种主要的下载途径：

方法一：科学上网

用户可以通过C站（civitai.com）或拥抱脸（huggingface.co）下载所需的模型。不过，需要注意的是，这两个网站可能需要科学上网才能访问。

方法二：整合包安装

对于使用整合包安装Stable Diffusion的用户，可以直接在SD-WebUI启动器的模型管理页面下载所需的模型。

方法三：网络资源整理

此外，还可以通过网络搜集整理的方式获取模型。checkpoint大模型、VAE、LoRA、Embedding、Controlnet等5大类型模型的资源库，获取这些资源。

应用场景

Stable Diffusion模型的应用场景非常广泛，从艺术创作到游戏设计，再到广告和影视制作，它都能够提供强大的支持。艺术家们可以使用它来创作独特的画作，游戏开发者可以用它来生成游戏中的角色和场景，而广告人员则可以利用它来快速生成吸引人的广告图像。

Stable Diffusion模型的未来充满了无限可能。我们可以预见，这种模型将在更多领域得到应用，例如虚拟现实、增强现实以及自动化图像编辑等。同时，随着模型的不断优化和算法的改进，生成的图像质量将越来越高，生成速度也将越来越快。

结语

Stable Diffusion模型的出现，不仅为图像生成领域带来了革命性的变化，也为创意产业的发展提供了新的动力。无论是个人爱好者还是专业团队，都可以利用这一工具来实现自己的创意和想法。随着资源的不断丰富和技术的不断完善，我们有理由相信，Stable Diffusion将在未来的人工智能领域扮演更加重要的角色。