Stable Diffusion使用的模型，释放稳定扩散的力量：大型和小型神经网络模型如何革命化图像生成。
Checkpoint：Stable Diffusion运算使用的主要神经网路模型，可以想像为「大模型」。其档案容量通常很大（约2GB以上），使用不同的Checkpoint将大幅影响产生图像的风格。
VAE：Variational Autoencoder（变分自动编码器），它是神经网路模型中的一部分，主要用途为补充模型不足之处，可以想像为「小模型、修正档」。它能改善现有Checkpoint在产生眼睛、文字等小区域的细节品质，而不需使用容量庞大的全新模型。
小模型类：包含Textual Inversion（文字倒转）、Hypernetwork（超网路）、LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩调整）等模型，它们分别能以不同的方式介入算图的运算过程，能够有效影响图像和提示词的互动行为，可以想像为「小模型、描述档」。它最的优势是档案容量小很多（约200MB以内），可以用于收束图像的风格或指定角色。
扩充功能：也就是Stable Diffusion的外挂程式，可以提供更多功能，例如透过ControlNet可以指定产品图像中人物的动作。 #ChatGPT# #Stable Diffusion# #AI绘画模型# #AI人工智能绘画#
Checkpoint：Stable Diffusion运算使用的主要神经网路模型，可以想像为「大模型」。其档案容量通常很大（约2GB以上），使用不同的Checkpoint将大幅影响产生图像的风格。
VAE：Variational Autoencoder（变分自动编码器），它是神经网路模型中的一部分，主要用途为补充模型不足之处，可以想像为「小模型、修正档」。它能改善现有Checkpoint在产生眼睛、文字等小区域的细节品质，而不需使用容量庞大的全新模型。
小模型类：包含Textual Inversion（文字倒转）、Hypernetwork（超网路）、LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩调整）等模型，它们分别能以不同的方式介入算图的运算过程，能够有效影响图像和提示词的互动行为，可以想像为「小模型、描述档」。它最的优势是档案容量小很多（约200MB以内），可以用于收束图像的风格或指定角色。
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