Stable Diffusion 常用模型下载及说明(保姆级)

发布时间：2025-06-24 16:45:00  作者：北方职教升学中心  阅读量：475

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与Midjourney和#xff相比c;Stable Diffusion。开源是最大的优势。。与Midjourney开发人员开发的少数模型相比，#xff0c;SD每时每刻都有人在世界各地训练自己的模型，并与世界各地的用户免费分享。。（当然，你可以通过训练自己的专有模型来特别用于某个用途，这也将成为你作为AI画家最重要的核心竞争力之一）

所以，学会使用各种模型来学习使用Stable Diffusion非常重要。

推荐常用模型下载网站。

目前，两个模型数量最多的网站是https://civitai.com/和https://huggingface.co/。civitai又称c站，有很多精彩的模型，有了这些模型�我们可以在几分钟内成为绘画大师，用人工智能画出我们想要的各种效果。

C站长这样：

你会看到许多模型的预览图被屏蔽，你需要认证成人才能浏览。至于为什么成年人可以浏览#xff0c;想必大家都懂。

也正是这样󿀌该网站在中国被屏蔽。登录需要科学上网。

Hugingface相对简单c;对模型的审核也会更加严格。但好处在于。不需要科学上网󿀌而且网速很快。。

Hugingface界面如上。

它是一个综合性的网站，如果我们需要下载模型，选择Models。

进入后󿀌选择Text-to-Image,出来的都是SD可以用的模型。

除了C站和hugingface，其他模型网站也有：

https://cyberes.github.io/stable-diffusion-models/。

（SD的基本模型，不需要科学上网󿀌但是这些模型一般都是󿀌意义不大）

https://rentry.co/sdmodels。

（有很多模型󿀌但是界面没有C站友好，#xfff099需要科学上网;

炼丹阁 (www.liandange.com)。

（国内网站，很多都是搬运C站的模型，未知的合规性，通过百度网盘下载）

LiblibAI（www.liblibai.com）

LiblibAI，它被称为中国最大的原创人工智能模型共享网站，但其实很多都是搬运C站的模型，然而，确实有很多流行的原创模型发布者进入了这个网站。

说明不同模型。

如果你自己下载模型󿀌会发现各种不同类型的模型。

具体的模型类型是checkpointt、Textual lnversion、Hypernetwork、Aesthetic Gradient、LoRA、LyCORIS、Controlnet、Poses、wildcards等c;人眼花缭乱。这些都是什么意思？

Checkpoint/大模型/底模型/主模型。

Checkpoint模型是SD能够绘制的基本模型，因此被称为大模型、底模型或主模型󿀌WebUI被称为Stable Diffusion模型。SD软件安装后，使用前必须与主模型相匹配。不同的主模型，它的绘画风格和擅长的领域会有重点。

checkpoint模型包含生成图像所需的一切，不需要额外的文件。但它们体积很大，而且体积很大c;通常是2G-7G。

常见的文件模式：尾缀ckptt、safetensors（如有提供，建议下载safetensors，下同）

存放路径: \sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion。

模型的切换界面：

目前流行且常见的checkpoint模型有Anything系列（v3、v4.5、v5.0）、Abysorangemix3、ChilloutMix、Deliberate、国风系列等。这些checkpoint模型来自Stable 由Diffusion基本模型训练而来的，相当于基于原生安卓系统的二次开发。目前，大多数模型都是从 v1.4 或 v1.5 训练的。它们使用其他数据进行训练，生成特定风格或对象的图像。这个我们以后会专门开一个专题讲解。

在同一参数下，不同模型的性能有时可以用天差来形容，以下是一个例子：

LoRA。

目前最流行的微调模型，可以固定某种类型的人物或事物的风格。它们通常为10-200 MB。必须与checkpoint模型一起使用。

现在比较火的Korean Doll Likeness、Taiwan Doll Likenes、Cute Girl mix都是真人美女LoRA模型，效果惊人。还有一些特定风格的Lora也很受欢迎，最著名的有墨心等。我们以后再开一个专题讲解。

常见的文件模式：尾缀ckptt、safetensors、pt。

存放路径: \sd-webui-aki-v4\models\Lora。

有多种方法可以使用。

方法1是。在生成界面中调取选择。。这样做的好处是可以自己设置预览图，从而有直观的感觉。

而且有些LORA只支持（然而，人工智能绘画日新月异，#xfff0c;也许有一天规则又变了~）

方法2是。以插件的形式使用。。优点是灵活调用多个LORA࿰非常方便c;并按不同比例混合。

选择启动界面中的模型管理󿀌点击LoRA模型（插件），点击添加模型󿀌选择您想添加的LoRA模型，重启启动器。然后在WebUI界面中选择相应的插件和权重比。

VAE美化模型/变分自编码器。

VAE，Variation全名 autoenconder，中文称为变分自编码器。作用是：滤镜+微调。

有些大模型会自带VAE，例如Chilloutmix。如果再加VAE，画面效果可能不会更好，甚至适得其反。

顺便说一句，，该系统自带的VAE是animevae，一般效果�建议使用kl-f8-anime2或vae-ft-mse-840000-ema-pruned。anime2适合画二次元，8.4万适合画写实人物。

常见的文件模式： ckpt的尾缀、pt。

存放路径: \sd-webui-aki-v4\ models\ VAE。

模型切换：

Embedding/Textual lnversion/文本反转模型和Hypernetworks。

Embeddings 和 Hypernetworks 都属于微调模型，但是目前Hypernetworks已经不用了。

Embeddings/Textual lnversion中文翻译称为文本反转，只使用几张图像，新概念可以传授给模型。用于个性化图像生成。Embeddings是定义新关键字生成新人物或图片风格的小文件。它们很小，通常为10-100 KB。它们必须与checkpoint模型一起使用。

Embeddings 因为训练简单󿀌小文件，所以曾经很受大家的欢迎。而且Embeddings 使用方法非常简单󿀌安装后，只要提到提示词，就相当于调用，很方便。但由于Embeddings使用的训练集较小，因此，图片通常只是看起来像，做不到就像“࿰”c;因此，许多人仍然喜欢使用LORA模型。而且Embeddings 一级目录，每次打开webui，都要加载，太多会影响webui的“启动速度”（但不影响运行速度）。

但也有一些Embeddings 还是值得安装󿀌比如Embeddings￰，Easynegativec;它包含了大量的负面词，每次都能减轻打一堆负面词的痛苦。

Embedding。

常见的文件模式： 尾缀pt。

存放路径: \sd-webui-aki-v4\ embeddings。

通过文件名称触发模型切换。

Hypernetworks。

常见的文件模式： 尾缀pt。

存放路径: \sd-webui-aki-v4\ models\ Hypernetworks。

通过文件名称触发模型切换。

DreamBooth模型。

DreamBooth，可用于训练预调模型。计算࿰是使用指定主题的图像c;训练后，模型可以产生更精细、更个性化的输出图像。

常见模式：尾缀ckptt：、safetensors。

常见尺寸：2G-7G。

最新版本的DreamBoth可以整合Lora算法。

可以训练角色、绘画风格、对象等，使用方法与主模型相同。

训练路径󿄚

LyCORIS模型。

这种模型也可以归类为Lora模型，也属于一种微调模型。一般文件大小在340m左右。不同的是，训练方法不同于常见的lora，但是效果似乎要好得多。

其中我比较喜欢的是“Miniature world style 属于这类模型的微缩世界风格。

但是要使用这种微调模型，首先要安装locon插件，将压缩包直接解压，放入Stabledifusion目录的extensions目录中。

插件地址。

https://github.com/KohakuBlueleaf/a1111-sd-webui-locon。

下载后直接在extensions中解压缩。

使用时注意，除了将lora转移到࿰之外c;触发词也应该添加到正面标签的开头。

例如：调用这种微缩世界风格的lyCORIS，正向描述语如下。

mini\(ttp\), (8k, RAW photo, best quality, masterpiece:1.2), island, cinematic lighting,UHD,miniature, landscape, Crystal ball,on rock, lora:miniatureWorldStyle\_v10:0.8。

小技巧。

如果你下载了一个模型，但是不知道如何安装，打开这个网站。

https://spell.novelai.dev/。

把你下载的模型拖进去，立即帮助您分析，告诉你应该放在那里。

但是，因为AI绘画日新月异，有的模型�该网站可能没有时间收集和分析，无法解读。

最终，如果你也对人工智能绘画感兴趣，欢迎关注本专栏󿀌关注AI时代社，也欢迎评论转发点赞分享。

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