第五节.Stable Diffusion大模型

第五节.Stable Diffusion大模型

🍉大模型(Stable Diffusion 模型)

大模型,也叫 Stable Diffusion 模型,是 Stable Diffusion 绘图的核心基础,所有生成效果都依赖它。


常见版本

大模型已迭代出多个版本,常见的有:

  • Stable Diffusion 1.4(SD1.4)
  • Stable Diffusion 1.5(SD1.5)
  • Stable Diffusion 2.0(SD2.0)
  • Stable Diffusion 2.1(SD2.1)
  • Stable Diffusion XL(SDXL)
  • Playground、Stable Cascade 等

对初学者来说,重点记住两个主流版本

  • SD1.5:最经典、生态最成熟,适合大多数场景
  • SDXL:新一代大模型,画质更高、细节更强

其他版本可以后续慢慢了解。

重要注意事项

SD1.5 和 SDXL 不通用

  • SD1.5 必须搭配 SD1.5 专用 的 ControlNet 等模型
  • SDXL 必须搭配 SDXL 专用 的 ControlNet 等模型用错版本会直接报错,后面会结合案例详细说明。

🍉为什么要切换不同的大模型?

要理解为什么要切换大模型,核心是搞清楚 SD1.5SDXL 这两代主力模型的区别:

1. 理论层面:SDXL 更 “强”

  • SDXL(新版本):训练用的是 1024×1024 分辨率图像
    • 理论上出图效果更好
    • 能理解更多词汇
    • 画面更精致、细节更丰富
  • SD1.5(老版本):训练用的是 512×512 分辨率图像
    • 基础能力不如 SDXL

2. 现实层面:SD1.5 更 “好用”

  • SD1.5
    • 发布早,生态极其成熟
    • 有海量微调模型、LoRA、ControlNet 等配套资源
    • 出图效果已经很好,商用场景大多够用
    • 对显卡要求低,生成速度快
  • SDXL
    • 发布晚,生态还在追赶
    • 模型体积大,对显卡要求高
    • 微调难度大,间接拖慢生态发展
    • 出图速度比 SD1.5 慢好几倍
    • 这些限制导致普及速度较慢

简单总结:

  • 追求画质、细节、表现力 → 优先用 SDXL
  • 追求速度、兼容性、生态资源 → 优先用 SD1.5

2026.1现状:SDXL 生态变好,但 SD1.5 仍主流

到 2026 年 1 月,SDXL 的生态已经比刚发布时完善很多,但 SD1.5 依然是很多人的首选。这一点很重要,因为后面用别人的 ComfyUI 工作流时,必须先看作者用的是哪个版本的大模型,再做对应调整,否则容易报错。


加速模型:LCM / Turbo / Lightning

除了官方版本,你还会遇到带 LCM、Turbo、Lightning 等后缀的模型,它们都属于加速模型

  • 背景:SDXL 对电脑性能要求高,生成速度慢,所以官方和第三方都在做加速方案。
  • 代价:加速通常会牺牲一点画质(优秀的加速模型,画质损失很小)。
  • 用途:适合需要快速出图、预览效果的场景。

刚才花了一点时间,了解两大版本的差别,那么为什么每个版本下,会有那么多的第三方模型呢?

主要是为了增强某些方面的特殊优化。

优化之后,有些模型会更适合画写实类的画面,有些是二次元,还有一些模型会很适合画幻想元素等等。这个就好比,第三节提到的“雕刻师”都是转职过的,技能上会有所偏向,平时大家使用的,也大多是这些微调的大模型,效果会更好。

🍉模型下载网站:

LibLib(哩布哩布)

LibLib 是国内的大模型分享平台,无需科学上网即可访问。

  • 经过一年多发展,已沉淀大量优质模型,包含不少原创作者的作品;
  • 同时也搬运了许多国外优秀模型,下载方便;
  • 虽有部分模型不开放下载,但绝大多数可免费获取

官方地址https://www.liblib.art/

Civitai(C 站)

Civitai 是业内老牌的模型网站,也被称作 C 站

  • 特点:模型全、更新快,配有缩略图,方便筛选;
  • 限制:需要科学上网 (魔法)才能访问;
  • 官方地址:https://civitai.com/

Hugging Face(抱脸)

Hugging Face 也被称作 “抱脸”,是一个可以下载插件、模型和代码的平台。

  • 特点:更偏向开发者,而非设计师,查找资源的操作门槛相对较高;
  • 访问限制:早期无需科学上网,现在需要科学上网才能正常访问;
  • 官方地址:https://huggingface.co/

🍉模型推荐

面对众多模型,如何挑选效果好的?

其实没有绝对标准,核心是按任务和目标选择

  • 做漫画 → 选二次元风格大模型
  • 做摄影 → 选写实类大模型

这也是 AI 绘画需要大容量硬盘的原因 —— 很多人会下载几十 G 甚至上百 G 的模型,来覆盖不同场景。

当然,也有一些公认优秀的模型,下面做简单推荐,大家可以先下载,后续使用时就不用临时等待下载了。

这里我将一些常用的模型存到了网盘里,大家可以去一键下载。
链接: https://pan.baidu.com/s/1zUVEfCKQmvYUx7JAN_1rvw 提取码: g2wp 

SD1.5

写实类模型推荐

majicMIX realistic(麦橘写实)

  • 这是一款非常优秀的真人写实模型,深受摄影师群体喜爱;
  • 生成美女等写实人像效果稳定、靠谱;
  • 下载地址:majicMIX realistic 麦橘写实

 

ChilloutMix

  • 一款老牌写实真人模型,在早期非常流行;
  • 虽然现在看技术上稍显落后,但日常使用依然可行;
  • 下载地址:ChilloutMix

 

Realistic Vision

  • 一款通用型写实大模型,适用场景广、通用性强;
  • 缺点:生成亚洲面孔时,效果不如 majicMIX realistic、ChilloutMix 出色;
  • 优点:在其他写实场景(如风景、静物、欧美人像等)中表现实用;
  • 下载地址:Realistic Vision V6.0

2.5D 模型

ReVAnimated

  • 实用性非常高,已默认打包在提供的 ComfyUI 中;
  • 若不慎删除,可在相关网站或网盘中重新下载;
  • 下载地址:ReVAnimated

 

动漫模型

Counterfeit-V2.5

  • 经典动漫风格大模型,适合二次元插画、角色生成;
  • 下载地址:Counterfeit-V2.5

 

SDXL 写实类模型推荐

XXMix_9realisticSDXL

  • 专门针对 SDXL 版本 的写实模型;
  • 解决了默认 SDXL 模型生成亚洲面孔效果不佳的问题,适合生成亚洲人像;
  • 下载地址:XXMix_9realisticSDXL

 

realisticStockPhoto_v20

 

其他模型

Juggernaut XL

  • 一款通用性较强的模型,在数字艺术类作品的生成上表现出色;
  • 下载地址:Juggernaut XL

 

🍉模型下载后,如何安装?

在 ComfyUI 中,大模型无需安装,只需放到指定文件夹即可。

  • 下载的 Stable Diffusion 大模型,放在 models 下的 checkpoints 文件夹中;
  • 可以在 checkpoints 里建二级文件夹分类存放,也可以直接放进去,ComfyUI 都能识别。

下一节,我们就基于一个实际案例,来讲解如何通过大模型来生成一张不错的图片,大家不见不散。

 

 

 

 

Read more

超酷!前端人必备的 3 个 Skills:搞定高级 UI,拿捏最佳实践,最后一个直接拉满“续航”!

最近和几位前端开发者聊天,发现一个有趣的现象:AI 写代码越来越快,但代码质量的差距反而越来越大。 有人用 Cursor 写出来的页面,一眼就能看出是 AI 生成的——紫色渐变背景、Inter 字体、千篇一律的卡片布局。而有的人用同样的工具,却能产出让人眼前一亮的作品。 差距在哪里?不在 AI 工具本身,而在于你给 AI 注入了什么样的"技能包" 。 今天想分享前端开发必备的三个 Skills。前两个是干货分享,能立刻提升你的代码质量;第三个可能出乎你的意料,但确实是我最近的真实体会。 Skill 1: 让 AI 懂设计,告别"AI 味"的界面 你有没有遇到过这种情况——AI 生成的页面虽然能用,但总觉得哪里不对劲? 布局平庸、配色单调、

ResNet101人脸检测部署案例:政务大厅人脸识别前端预处理模块本地化实施方案

ResNet101人脸检测部署案例:政务大厅人脸识别前端预处理模块本地化实施方案 1. 项目背景与价值 在政务大厅智能化改造过程中,人脸识别系统作为身份核验的关键环节,其前端预处理模块的准确性直接影响整体系统性能。传统人脸检测方案在面对大角度旋转、遮挡等复杂场景时,往往出现漏检或误检问题,导致后续识别流程失败。 MogFace模型作为CVPR 2022发表的最新研究成果,基于ResNet101骨干网络,在WIDER FACE等权威测试集上达到SOTA性能。本案例将展示如何将该模型部署为政务大厅场景下的前端预处理模块,实现高精度人脸检测。 2. 技术方案详解 2.1 模型架构优势 MogFace采用多尺度特征融合策略,通过以下创新点提升检测性能: * 自适应锚点设计:针对人脸长宽比特点优化预设锚点 * 上下文感知模块:增强对遮挡人脸的识别能力 * 级联回归机制:逐步细化边界框定位精度 ResNet101作为骨干网络,通过残差连接有效缓解深层网络梯度消失问题,特别适合处理政务大厅监控视频中常见的低质量图像。 2.2 部署架构设计 系统采用三层架构实现高效推理:

Flutter 三方库 webrtc_interface 的鸿蒙化适配指南 - 掌控实时音视频中枢、P2P 高平效通讯实战、鸿蒙级多端互联专家

Flutter 三方库 webrtc_interface 的鸿蒙化适配指南 - 掌控实时音视频中枢、P2P 高平效通讯实战、鸿蒙级多端互联专家

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 webrtc_interface 的鸿蒙化适配指南 - 掌控实时音视频中枢、P2P 高平效通讯实战、鸿蒙级多端互联专家 在鸿蒙跨平台应用处理极低延迟的实时视频会议、云游戏映射或是 P2P 文件直传时,如何屏蔽不同底层实现(如 flutter_webrtc 对比浏览器原生接口)的差异是重中之重。如果你希望你的核心业务逻辑能无缝运行在鸿蒙原生 App、鸿蒙 ArkWeb 以及 PC 侧环境。今天我们要深度解析的 webrtc_interface——一个旨在提供统一 WebRTC 编程模型的接口抽象层,正是帮你打造“抗抖动、高可用通讯底座”的关键基石。 前言 webrtc_interface 是一套完全遵循 W3C WebRTC 规范的 Dart

openclaw新手入门指南:一文看懂环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问

openclaw新手入门指南:一文看懂环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问

目录 * 1. 基础设施层:OpenClaw 运行环境的初始化 * 2. 算力与模型层:蓝耘 MaaS 平台的接入配置 * 2.1 协议适配与 JSON 配置 * 3. 编排层:OpenClaw 初始化与 Onboarding 流程 * 3.1 模式选择与基础设置 * 3.2 模型提供商与应用集成策略 * 3.3 技能库(Skills)装载与服务启动 * 4. 网络架构与网关(Gateway)配置 * 4.1 网关暴露与安全策略 * 4.2 Web UI 远程访问与设备配对(Device Pairing) * 5. 高级模型编排与 JSON 配置深度解析