发布时间：2025-06-24 19:48:01 作者：北方职教升学中心 阅读量：966
分析
第二阶段（30天）：AI-绘画进阶实战
该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、你已经成为了一名“AI小子”。
那这么多版本，我应该下载哪个版本最合适呢？这里我推荐大家下载sd1.5和sdXL这两个版本，因为1.5版本生态最繁荣，sdXL 出图质量最好，画面表现高，但是占用显存略高，训练速度慢。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。建议
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。复制、所以说lora技术是一种轻量化的模型微调训练方法。
简单理解就是SD的每一个版本都比之前的版本 训练的步数更多，出图的质量更好。
好在我周围有很多算法同学，在跟他们交流中，对一些基础词汇有了比较深刻的了解，在这里做了个分享。
或者是没有输入触发词：
问题3：checkpoint和lora 的区别在哪里：
如果大家仔细看过上面的内容，不难理解两者的区别：
最后怎么在comfyui中选lora，需要在“新建节点”下找到“加载器”，再找到“lora加载器”：
然后再lora节点中选择自己已经下载好的lora就可以啦
lora文件的存储位置在：models下的loras中
后记：
针对各位初学者，这里列举了一条完整的学习计划，感兴趣的可以阅读看看，希望对你的学习之路有所帮助，废话不多说，进入正题：目标应该是这样的：
第一阶段（30天）：AI-GPT从入门到深度应用
该阶段首先通过介绍AI-GPT从入门到深度应用目录结构让大家对GPT有一个简单的认识，同时知道为什么要学习GPT使用方法。controlnet跟模型的版本是一一对应的，如果checkpoint的版本和controlnet模型版本不一致，就会报错，因为训练的图片尺寸不一样。SD1.5这些版本有什么区别，到底有多少版本？
为什么会出现这个问题，是因为每次在浏览网站时，左上角的xl，lora等搞得我莫名其妙，云里雾里。类似于游戏中保存关卡的功能，Checkpoint允许我们在训练过程中保存模型的状态，以便之后可以加载这些保存的参数并继续训练或进行推理。
我们可以在很多网站上下载不同风格的lora，有时候大家会遇到一个问题，就是lora出来的图片效果没有网站发布的案例好看，可能是因为没有选对底模的原因。电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。
每种checkpoint都可以在详情页中看到基础模型的版本，看下图：
这个大家要注意了。
报错信息如下：
2.2:什么是lora？
lora（Localized Refinement of Attributes）不同于checkpoint，lora可以看成是在基础模型生成的图片上，加了一层“滤镜”，达到切换风格的效果。SD1.5是什么意思
checkpoint、
如果大家现在手里还没有这两个模型，可以去我微信公众号：体验设计，或者
底部评论来联系我获取。Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。移动等高效操作
问题2:checkpoint、
问题1：SDXL、接下来就给大家简单做个区分：
SD v1.1-1.5：训练的图片基本上都是 512*512 大小；
SD v2.0-2.1: 训练的图片大小是768*768；
SD XL：分别以600000步256*256 和200000步 512*512 大小的图片进行训练，适合生成1024*1024大小的图片，生成质量大大提高，非常受欢迎。
到此为止，大概2个月的时间。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
所以我们可以在liblib上看到很多的checkpoint，这些都是在底模的基础上再次训练得到的。
今天给大家分享的是 stable diffusion中的一些基础问题，主要分三块：
SDXL、
我们可以把lora理解成lol中的皮肤，原始的皮肤是大模型，后续的皮肤就是lora，lora可以改变英雄的服装，姿态，但是主要框架是不变的。
所有的AI设计工具，安装包、因此他的体积很小，只有几百MB，受到很多小伙伴的青睐，毕竟一般人没有那么大的算力和时间去训练一个checkpoint，但是训练一个lora只要几个小时，而且要的训练素材也很少，优势很大，非常吸引人。lora是什么意思？
梳理了stable diffusion各版本之后，接下来帮大家理解checkpoint和lora的含义和不同；
2.1什么是checkpoint？
官方：
Checkpoint是深度学习中常用的一个术语，用于描述在每次训练后保存模型参数（权重）的惯例。
简单理解的话，checkpoint就是在stable diffusion底模的基础上，再次训练得到特定风格的，更适合生成某种调性图片的模型。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名AIGC的正确特征了。
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