Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、常用的两种模型:ckpt和Lora分别是什么?有什么区别?

1、CKPT(CheckPoint)

经过训练的图片合集,被称作模型,也就是chekpoint,体积较大,一般真人版的单个模型的大小在7GB左右,动漫版的在2-5个G之间
早期的CKPT后缀名是ckpt,如今新的CKPT后缀名都是safetensors

2、Lora

是一种体积较小的绘画模型,是对大模型的微调。与每次作画只能选择一个大模型不同,lora模型可以在已选择大模型的基础上添加一个甚至多个。一般体积在几十到几百兆左右。后缀也是safetensors

二、如何区分?

1、CKPT偏大普遍1G以上,Lora相对而言偏小几十到几百昭
2、C站下载时会有Type标识
Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用

三、如何使用/切换模型

1、ckpt模型

c站下载相应模型后将文件放入 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion文件夹中
在SD-webUi左上角可以直接切换使用(如果下拉没显示就点下旁边的刷新)
Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用

2、Lora模型(两种方法)

(Lora模型是对ckpt模型的一个微调,所以应该是先使用一个ckpt后再选择Lora)

方法a:

c站下载相应模型后将文件放入 stable-diffusion-webui\models\Lora文件夹中
选择好ckpt模型后点击1处再点击2处(若未显示模型则点击刷新)
Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用

方法b

1、安装扩展 Kohya-ss Additional Networks script
2、重启webUI
3、安装目录会出现 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora文件夹
4、 c站下载的lora放入该文件夹
5、webUI会多出下图的操作栏(我使用的第一种,所以下面是网上找的图不清晰)
Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用
该方法比上一种方法要复杂,但好在可更自由控制Lora模型特点相比ckpt模型特点生成图片的权重文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-432391.html

到了这里,关于Stable Diffusion-webUI ckpt模型、lora模型的区别和使用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Stable Diffusion WebUI 集成 LoRA模型,给自己做一张壁纸 Ubuntu22.04 rtx2060 6G

    LoRA的全称是LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models,可以理解为stable diffusion(SD)模型的一种插件,和hyper-network,controlNet一样,都是在不修改SD模型的前提下,利用少量数据训练出一种画风/IP/人物,实现定制化需求,所需的训练资源比训练SD模要小很多,非常适合社区使用者

    2024年02月12日
    浏览(36)
  • stable-diffusion | v1-5-pruned.ckpt和v1-5-pruned-emaonly.ckpt的区别

    https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script 对于 1.5 模型,其中可能包括四部分:标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。 标准模型:生成图片的核心模块,潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的,对应到图中左侧的 U-Net。 文本编码器:将

    2024年02月21日
    浏览(25)
  • Stable Diffusion stable-diffusion-webui ControlNet Lora

    Stable Diffusion用来文字生成图片,ControlNet就是用来控制构图的,LoRA就是用来控制风格的 。 国内加速官网: mirrors / AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui · GitCode 安装参考: Stable Diffusion安装与常见错误(+Lora使用)2023年最新安装教程_cycyc123的博客-CSDN博客 保姆级教程:从0到1搭建St

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • Stable diffusion WebUI LoRA使用教学

    在Stable Diffusion网络中,通常会下载社区中的LoRA模型,并对CLIP模型和Unet的CrossAttention的线性层进行微调。相应的被微调的层会有 \\\'lora_up\\\' 和 \\\'lora_down\\\' 两组参数,分别对应上述的 A 和 B 矩阵。参考高手的代码,只需根据LoRA保存的层的名称找到Stable Diffusion对应的参数,然后对原

    2024年02月11日
    浏览(32)
  • Stable Diffusion WebUI 使用 LoRA 调整风格——详细教程

    本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里,订阅后可阅读专栏内所有文章。 大家好,我是水滴~~ 本教程旨在深入探讨 LoRA 模型的奥秘,涵盖其基本概念、独特作用以及实操指南。我们将从下载和使用LoRA的步骤出发,进而探讨在使用 LoRA 模型时需要注意的

    2024年04月25日
    浏览(32)
  • 理解 Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)和变分自编码器(VAE)

            在探索深度学习和人工智能领域的旅途中,理解Stable Diffusion、模型检查点(ckpt)以及变分自编码器(VAE)之间的关系至关重要。这些组件共同构成了当下一些最先进图像生成系统的基础。本文将为初学者提供一个详细的概述,帮助您理解这些概念以及它们是如何协同工作

    2024年01月21日
    浏览(33)
  • 如何创建 LoRA 并应用到 Stable Diffusion WebUI 里

    本着觉知此事要躬行的态度,笔者没有去看任何国内的教程,依靠着纯粹在 Github 上翻阅原版代码仓库,找到了解决方案 LoRA 的特点就是几张图就够,并且不需要复杂的文本注释。 所以,你的数据集,就是一堆散装照片,缩放到正确的尺寸 (512x512 对应 SD1.x, 768x768 对应 SD2.x)

    2024年02月04日
    浏览(29)
  • Stable Diffusion+ControlNet+Lora 指导AI+艺术设计的WebUI全流程使用教程

    设计师们往往对于新出的绘画工具上手比较艰难,本文针对目前比较火热的Stable Diffusion+ControlNet指导AI艺术设计的工具使用进行全面讲解。很多人会有预感,未来要么设计师被图形学程序员取代,要么会使用AI工具的设计师取代传统设计师,2023年开始,AI辅助设计甚至主导设计

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • Stable Diffusion训练Lora模型

    以下内容参考:https://www.bilibili.com/video/BV1Qk4y1E7nv/?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickvd_source=3969f30b089463e19db0cc5e8fe4583a 第一步,准备训练要使用的图片,即优质的图片 第二部,为这些图片打标,即精准的tag 数量建议20-50张,最多100张图片 不好的图片:模糊的,动作扭曲的,脸部被

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • Stable Diffusion(SD) Lora模型

    还有一个重要的点,就是你想固化的特征不要去打tag,打的tag不是单纯的对图片进行描述,还要考虑到是否是变量, tag尽量都是变量,也就是说是你期望模型生成的时候可以根据你的文字改变的。举个例子,一个红头发女孩,如果tag里面有red hair,AI会认为这个是可变量,后

    2024年02月02日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包