AI繪畫(huà)之二_StableDiffusion_下載模型

本文將介紹 Stable Diffusion 使用的主要模型及其用法麻养。

1 模型下載

Stable Diffusion (簡(jiǎn)稱(chēng)SD) 模型主要從 Huggingface, github, Civitai 下載垦缅。
Huggingface:主要提供主流 AI 繪畫(huà)模型下載镶殷。
github:也有一些小模型放在 github 下供下載使用龄坪。
Civitai:AI藝術(shù)共享平臺(tái)叙身,可下載海量SD開(kāi)源模型(推薦)碗誉。

2 模型類(lèi)別

SD 支持不同類(lèi)型的模型召嘶,比如:基礎(chǔ)模型,Lora哮缺,ControlNet弄跌,VAE,CLIP等尝苇。模型擴(kuò)展名一般為ckpt铛只,safetensors埠胖,pt,pth等淳玩。下面介紹幾種最重要的模型直撤。

3 基礎(chǔ)模型

3.1 介紹

基礎(chǔ)模型一般包含完整的 TextEncoder、U-Net蜕着、VAE谋竖。
模型大小一般為2-8G,真實(shí)風(fēng)格模型相對(duì)2D風(fēng)格模型更大承匣。
目前最新的模型是 SDXL 1.0(約占8G顯存)蓖乘,最常用的模型是 SD 1.5(約占4G顯存)。
需要手工下載后韧骗,復(fù)制到 models/Stable-diffusion/ 目錄下嘉抒,才可識(shí)別和使用。

3.2 推薦

  • v1-5-pruned-emaonly:默認(rèn)模型袍暴,偏真實(shí)風(fēng)格些侍,可從 huggingface 下載
  • bluePencilXL_v010.safetensors:最新版 SDXL 1.0 模型
  • anythingV3_fp16.ckpt:2D 動(dòng)畫(huà)風(fēng)格
  • Counterfeit:接近真實(shí)場(chǎng)景的二次元風(fēng)格(2.5D),氛圍感很好政模,老式動(dòng)慢風(fēng)格

4 Lora模型

4.1 介紹

Lora是一種較小的繪畫(huà)模型岗宣,一般體積在幾十到幾百兆左右。它是對(duì)大模型的微調(diào)淋样。生成圖片時(shí)只能選擇一個(gè)大模型狈定,但可選擇多個(gè)Lora。

Lora解決的問(wèn)題是:?jiǎn)蝹€(gè)模型難以覆蓋不同風(fēng)格习蓬,而基礎(chǔ)模型又太大,普通設(shè)備無(wú)法訓(xùn)練措嵌,Lora可分別針對(duì):主體躲叼,風(fēng)格,動(dòng)作訓(xùn)練增補(bǔ)模型企巢,與基礎(chǔ)模型配合使用枫慷,以改進(jìn)具體功能。

Lora只需要少量的數(shù)據(jù)就可以訓(xùn)練(如幾十張標(biāo)注的相片)浪规,比訓(xùn)練大模型要簡(jiǎn)單很多或听,用戶(hù)可以用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練Lora,也可在 Civitai 進(jìn)行下載笋婿,下載后放到 SD的 models/Lora/ 目錄下即可使用誉裆。

4.2 推薦

  • Detail Tweaker LoRA:增強(qiáng)/減少細(xì)節(jié),保持整體風(fēng)格/人物; 可結(jié)合各種基礎(chǔ)模型(包括動(dòng)畫(huà)和現(xiàn)實(shí)模型)缸濒。
  • GHIBLI_Background:吉卜力風(fēng)格(類(lèi)似宮崎駿動(dòng)畫(huà)風(fēng)格)足丢,治愈系畫(huà)風(fēng)的建筑和景觀(背景)粱腻。

5 VAE模型

5.1 介紹

VAE是變分自編碼器,負(fù)責(zé)將潛空間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正常圖像斩跌。
在SD中切換 VAE绍些,可看作切換濾鏡,它在生成圖片過(guò)程中配合主模型使用耀鸦,起到調(diào)色和微調(diào)的作用柬批,比如有些模型色調(diào)不夠清晰明亮,可考慮加 VAE 一起使用袖订。
切換模型時(shí)氮帐,對(duì)應(yīng)的VAE有時(shí)會(huì)自動(dòng)下載;手動(dòng)下載VAE模型著角,需要復(fù)制到 models/VAE/ 目錄下揪漩,然后在 WebUI 界面上設(shè)置:Setting選項(xiàng)卡->左邊選 Stable Diffusion->SD VAE

5.2 推薦

mse-840000:通用 VAE
ClearVAE:動(dòng)漫 VAE

6 ControlNet模型

6.1 介紹

AI 繪圖的主要問(wèn)題是畫(huà)面不可控,只能通過(guò)多次嘗試吏口,再篩選的方式出圖奄容,很難達(dá)到可預(yù)期的穩(wěn)定輸出,ControlNet 主要解決這一問(wèn)題产徊。其主原理是:利用額外網(wǎng)絡(luò)對(duì)基礎(chǔ)模型做微調(diào)昂勒。

ControlNet可以提取圖片的線稿、人的資態(tài)舟铜、風(fēng)景等難以用 prompt 描述的元素戈盈。在生成圖片時(shí)疊加各種效果,比如給圖A中的人設(shè)置圖B中的姿式谆刨。它包括預(yù)處理和疊加模型塘娶,預(yù)處理是從圖片A中提取行為,疊加模型將該行為應(yīng)用到圖片B的生成中痊夭。相對(duì)于圖生圖刁岸,ControlNet 提供的信息更為純粹。

具體原理見(jiàn)論文 2023年2月 :https://arxiv.org/abs/2302.05543她我,

6.2 安裝

  • 安裝 ControlNet 插件(目前星最高的插件):
    WebUI界面->Extension 選項(xiàng)卡->Available選項(xiàng)卡->Load from按鈕->Order選按Star排序->安裝 sd-webui-controlnet 插件虹曙,正常安裝后在 Installed選項(xiàng)卡中可以看到
  • 下載模型
    預(yù)處理器會(huì)自動(dòng)從 HuggingFace 下載;模型需要另外安裝番舆,模型下載地址:
    https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
    目前有8個(gè)模型可供下載酝碳,每個(gè)模型大小都在5G左右,和之前相比做了一些合并恨狈。

6.3 主要功能

  • 資態(tài)約束:Openpose(可根據(jù)參考圖設(shè)置:表情疏哗,手指、身體資態(tài))
  • 空間深度約束:Depth(對(duì)空間場(chǎng)景深度的還原禾怠,含人體)
  • 抽取線條和還原:Canny 用于還原外型特征沃斤;SOFTEDGE/HED 整體邊緣檢測(cè)圣蝎,識(shí)別大概輪廓;比CANNY約束泻馄俊徘公;SCIBBLE 涂鴉,比SOFTEDGE更自由哮针,可根據(jù)簡(jiǎn)單涂鴉生成圖片(注意:畫(huà)線稿時(shí)不要加陰影关面,如果使用白底黑線,需要用 invert 預(yù)處理器)
  • 物品類(lèi)形約束:Seg
  • 風(fēng)格約束:Normal

6.4 使用方法

  • 上傳圖片
    • 在界面左下點(diǎn)開(kāi) ControlNet 折疊界面
    • 上傳待參考的圖片(如上傳一張線稿)
  • 選擇模型
    • 選擇類(lèi)型 Control Type十厢,比如 canny等太,選中后列出該類(lèi)別對(duì)應(yīng)的所有可用的預(yù)處理和模型
    • 選預(yù)處理 Preprocess,比如 canny蛮放,預(yù)處理器將從圖片中讀取信息缩抡;然后點(diǎn)右邊的爆炸圖標(biāo),可預(yù)覽其處理效果包颁。
    • 選擇 ControlNet 模型瞻想,比如 control_sd15_canny,用于生成圖像娩嚼。
  • 設(shè)置參數(shù)
    • 注意一定要勾選 Enable蘑险,否則 ControlNet 不起作用。
  • 生成圖
    • 點(diǎn)擊右上角的生成按鈕生成圖像

6.5 注意

  • 測(cè)試 ControlNet 效果時(shí)岳悟,需要固定 Seed佃迄,以保證每次生成的基礎(chǔ)圖是一樣的
  • 第一次使用涂鴉功能時(shí),可嘗試xdog模式贵少,它的效果更好

7 其它模型

其它模型呵俏,比如恢復(fù)面部細(xì)節(jié)的 CodeFormer,利用圖片生成提示詞的 CLIP & DeepBooru滔灶,一般第一次使用時(shí)都會(huì)自動(dòng)下載模型到 models 的對(duì)應(yīng)子目錄中柴信,需要耐心等待。如果下載不成功宽气,請(qǐng)根據(jù)后臺(tái)提示下載文件,然后復(fù)制到對(duì)應(yīng)目錄潜沦。

8 注意事項(xiàng)

  • 如果想真正把SD應(yīng)用起來(lái)萄涯,一定要使用 Lora和ControlNet,Lora負(fù)責(zé)指定具體的主體和場(chǎng)景唆鸡,ControlNet負(fù)責(zé)更好地控制畫(huà)面涝影。
  • 基礎(chǔ)模型需要與其上的 VAE,Lora 版本一致争占,否則無(wú)法使用
  • 基礎(chǔ)模型與其上的 VAE燃逻,Lora 風(fēng)格盡量(動(dòng)畫(huà)/真實(shí))一致
  • 使用 ControlNet 時(shí)被修改的圖片和參考圖片最好風(fēng)格一致序目,動(dòng)畫(huà)人物和真人比例不一致可能造成問(wèn)題

9 參考

SDXL模型b站視頻
耗時(shí)7天,終于把15種ControlNet模型搞明白了伯襟!
Stable Diffusion進(jìn)階教程猿涨!超詳細(xì)的 ControlNet 實(shí)用入門(mén)指南

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市姆怪,隨后出現(xiàn)的幾起案子叛赚,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖稽揭,帶你破解...
    沈念sama閱讀 222,252評(píng)論 6 516
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件俺附,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡溪掀,警方通過(guò)查閱死者的電腦和手機(jī)事镣,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,886評(píng)論 3 399
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門(mén),熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來(lái)揪胃,“玉大人璃哟,你說(shuō)我怎么就攤上這事≈幌” “怎么了沮稚?”我有些...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 168,814評(píng)論 0 361
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)册舞。 經(jīng)常有香客問(wèn)我蕴掏,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么调鲸? 我笑而不...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 59,869評(píng)論 1 299
  • 正文 為了忘掉前任盛杰,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上藐石,老公的妹妹穿的比我還像新娘即供。我一直安慰自己,他們只是感情好于微,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 68,888評(píng)論 6 398
  • 文/花漫 我一把揭開(kāi)白布逗嫡。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般株依。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪驱证。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 52,475評(píng)論 1 312
  • 那天恋腕,我揣著相機(jī)與錄音抹锄,去河邊找鬼。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛伙单,可吹牛的內(nèi)容都是我干的获高。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 41,010評(píng)論 3 422
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開(kāi)眼吻育,長(zhǎng)吁一口氣:“原來(lái)是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼念秧!你這毒婦竟也來(lái)了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起扫沼,我...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 39,924評(píng)論 0 277
  • 序言:老撾萬(wàn)榮一對(duì)情侶失蹤出爹,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒(méi)想到半個(gè)月后缎除,有當(dāng)?shù)厝嗽跇?shù)林里發(fā)現(xiàn)了一具尸體严就,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,469評(píng)論 1 319
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 38,552評(píng)論 3 342
  • 正文 我和宋清朗相戀三年器罐,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了梢为。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 40,680評(píng)論 1 353
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡轰坊,死狀恐怖铸董,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情肴沫,我是刑警寧澤粟害,帶...
    沈念sama閱讀 36,362評(píng)論 5 351
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站颤芬,受9級(jí)特大地震影響悲幅,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜站蝠,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,037評(píng)論 3 335
  • 文/蒙蒙 一汰具、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧菱魔,春花似錦留荔、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 32,519評(píng)論 0 25
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)。三九已至藻治,卻和暖如春碘勉,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背栋艳。 一陣腳步聲響...
    開(kāi)封第一講書(shū)人閱讀 33,621評(píng)論 1 274
  • 我被黑心中介騙來(lái)泰國(guó)打工, 沒(méi)想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留句各,地道東北人吸占。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 49,099評(píng)論 3 378
  • 正文 我出身青樓晴叨,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親矾屯。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子兼蕊,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,691評(píng)論 2 361

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容