Stable Diffusion 包含多种模型用于不同场景。Checkpoint 是主模型，决定画风；LoRA 和 LyCORIS 用于微调风格和角色；Textual Inversion 简化提示词；Hypernetworks 调整网络权重；ControlNet 控制画面结构和姿势；VAE 修正色彩亮度；CodeFormer 修复人脸。各模型后缀、大小及存放目录不同，需正确配置 WebUI 以发挥最佳效果。结合使用这些模型可实现更精准的图像生成与控制。
在 Stable Diffusion 中，模型是核心组件，决定了生成图像的风格、质量和控制能力。新手常因各种模型后缀和用途感到困惑，以下是对常见模型的详细分类与说明。
在使用模型前，需了解 safetensors 格式。这是由 Hugging Face 研发的一种开源模型存储格式，目前被广泛采用。
相比旧有的 .ckpt 或 .bin 格式，safetensors 具有以下优势：
因此，现代开源模型大多提供 safetensors 版本，后缀通常为 .safetensors。
Checkpoint 是 Stable Diffusion 中最核心的模型，也称为 Checkpoint Model 或 Main Model。它包含了 UNet、Text Encoder 和 VAE 的大部分参数，决定了图像的基础风格。
.ckpt 或 .safetensorsmodels/Stable-diffusion 文件夹所有的主模型均基于 Stable Diffusion 架构训练而来，选择不同的大模型会直接改变画面的整体质感。
LoRA (Low-Rank Adaptation) 和 LyCORIS 属于微调模型，用于在主模型基础上进行特定风格的调整。
.safetensorsmodels/LoRA 文件夹<lora:文件名：权重> 调用LyCORIS 是 LoRA 的扩展，调节范围更大，但通常需要额外插件支持。
Textual Inversion 通过修改文本嵌入向量来引入新概念。
.pt 或 .safetensorsembeddings 文件夹Hypernetworks 是一种较早期的微调技术，通过调整神经网络权重来改变风格。
.pt 或 .safetensorsmodels/hypernetworks 文件夹ControlNet 是目前最强大的控制工具之一，允许用户精确控制生成的构图、姿态和边缘。
.safetensorsmodels/ControlNet 文件夹VAE (Variational Autoencoder) 负责将潜在空间解码为像素图像。
.pt 或 .safetensorsmodels/VAE 文件夹CodeFormer 专注于人脸修复和超分辨率处理。
models/codeformer 文件夹| 模型名称 | 主要作用 | 后缀名 | 大小范围 | WebUI 目录 |
|---|---|---|---|---|
| Checkpoint | 主模型，决定基础风格 | .ckpt / .safetensors | 2G - 7G | models/Stable-diffusion |
| LoRA / LyCORIS | 微调风格、角色、姿势 | .safetensors | 4M - 300M | models/LoRA |
| Textual Inversion | 文本向量优化 | .pt / .safetensors | KB 级别 | embeddings |
| Hypernetworks | 网络权重风格微调 | .pt / .safetensors | 20M - 200M | models/hypernetworks |
| ControlNet | 画面结构与动作控制 | .safetensors | 视具体模型而定 | models/ControlNet |
| VAE | 色彩与亮度校正 | .pt / .safetensors | 335M / 823M | models/VAE |
| CodeFormer | 人脸修复与超分 | - | - | models/codeformer |
以上涵盖了 Stable Diffusion 中最常用的几种模型类型。掌握它们的特性与配合方式，能显著提升出图效率与质量。
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