StableDiffusion模型推荐系列（全能型）
今天，我们要聊一聊AI绘画领域里的一个超有趣的话题：为什么Midjourney能用一个5.2模型轻松驾驭各种风格，而Stable Diffusion却需要我们切换无数个模型呢？
在Stable Diffusion的里，画一张图可能需要你在真人、二次元、2.5D等模型中做出选择。想要特定风格？那就得再加上lora模型。而为了更优化的效果，我们甚至还要动用ControlNet和VAE模型，这简直就像是无休止的拼图游戏！
虽然看起来很复杂，但其实每一个模型和lora都是为了提供给我们更个性化、更定制化的创作体验。这些模型背后，可是有着大量时间和资源的投入，比如SD1.5版本，耗资高达60万美元进行训练，其中的训练时间更是以万来计算的！
然而，官方并不是让我们直接用这些模型来生成图片，而是用它们来预训练、提高基础水平。这样一来，就算你只有一张普通的消费级显卡，在官方模型基础上稍加训练，也能制造出具有个人风格的模型。
这就是为什么你会看到市面上有那么多定制化的模型。但问题来了，由于训练模型门槛降低，很多模型质量参差不齐，通用性和兼容性堪忧。再加上一些平台推出激励计划，促使大家大量发布模型，不仅导致了模型的同质化，也加剧了硬盘空间的紧张局面。
为了解决以上的种种问题
那么今天就推荐一些非常好用的全能大模型，让你减少选择困难
Juggernaut XL系列
基础信息
来源：civitai
作者：KandooAI
类型：checkpoint
更新：2024年2月24日
版本：V9+RDPhoto2-Ligthning_4s
底模：SDXL_Lightning
推荐参数
分辨率：832*1216+
采样器：DPM++SDE
迭代步数：4-6
CFG：1-2
作者标记的专有提示词
Photography,WildlifePhotography,CarPhotography,FoodPhotography,InteriorPhotography,LandscapePhotography,HyperdetailedPhotography,Cinematic,Movie Still,Mid Shot Photo,Full Body Photo,Skin Details
特点
堪称摄影级别的模型，涵盖的风格非常多，主体包括建筑、动物、汽车、美食、室内、风景、人物等等。在生成人物方面，不同其他模型千篇一律的AI脸，皮肤细节，表情刻画非常优秀，唯一缺憾亚洲人脸可能不太行。
DreamShaper XL系列
基础信息
来源：civitai
作者：Lykon
类型：checkpoint
更新：2024年2月20日
版本：v2.1 Turbo DPM++SDE
底模：SDXL Turbo
推荐参数
分辨率：832*1216+
采样器：DPM++SDE Karras
迭代步数：4-8
CFG：2
特点
这个模型主打一个通用，作者特地∞（无穷大）这个符号作为模型的唯一标识，作者也不喜欢MJ的封闭性，誓要与Midjourney和DALL-E一拼，希望把开源精神和自由性传播下去。该模型出图速度非常快，图片质量也非常高，无论是照片级，艺术级都不在话下。因为它的通用性，真实系，2.5D系，动漫系同样非常优秀。
LEOSAM’s HelloWorld XL
**基础信息
**
来源：civitai
作者：LEOSAM（国内兔狲大佬）
类型：checkpoint
更新：2024年2月11日
版本：HelloWorld 5.0 GPT4V
底模：SDXL Lightning
推荐参数
分辨率：1024+
采样器：DPM++ 2M Karras、Restart
迭代步数：20-30
CFG：6-8
高清修复算法：ESRGAN 4x / 8x_NMKD-Faces_160000_G
高清修复倍数：1.5
高清修复步数：8
高清修复幅度：0.3
作者标记的专有提示词
film grain texture,analog photography aesthetic
特点
一个国内的知名模型训练作者（兔狲），这个版本由GPT-4V打标，在科幻、动物、建筑、插画等领域进行了重大微调。这个版本有更多样及动态的人物姿势和画面构图，打造视觉冲击力强的画面，在采用了大量的电影数据集作为训练素材，还专门强化了胶片质感，可以通过专有提示词触发。还增强科幻、惊悚、动物等题材的表现力，机甲等题材更具设计感。
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随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。
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stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。
4.stable diffusion提示词
提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。
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