ai绘画选用模型有哪些，ai绘画免费图生图

🔍 AI绘画模型分类与心特点

1. 基础大模型：
   • Stable Diffusion系列：以.ckpt或.safetensors格式为主，涵盖真人写实、二次元、2.5D等多种风格410。例如，RealisticVision以高精度人像生成著称13，而AWPainting则适合二次元创作10。
   • GAN（生成对抗）：通过生成器与判别器博弈生成逼真图像，适合艺术风格化输出16。典型包括DALL·E 2和Midjourney11。
   • VAE（变分自编码器）：通过潜在空间学习生成多样化图像，需搭配大模型使用以优化和细节46。
2. 微调模型：
   • LoRA（低秩自适应模型）：文件小（通常36M~144M），通过权重调整（0~1）融合特定风格，支持多模型叠加48。
   • Embedding：打包向提示词（如EasyNegative），减少生成错误47。
3. 技术融合模型：
   • 神经样式迁移：结合内容与风格图生成新作品，适合艺术化改编6。
   • 多模态模型：如Stable Diffusion整合文生图、图生图功能，支持动态内容生成35。

🛠️ 模型选择与使用指南

1. 选择策略：
   • 数据匹配：图像数据优先选GAN或Stable Diffusion，文本描述丰富时可用VAE13。
   • 资源考量：低配置设备建议LoRA或小型VAE28。
   • 风格需求：写实场景选RealisticVision，二次元创作用AWPainting1013。
2. 参数调整技巧：
   • LoRA权重：建议0.5~0.8，过高易导致风格过载4。
   • VAE切换：若生成图像发灰，加载vae-ft-mse-840000可平滑4。
3. 操作流程示例：

   python
    Stable Diffusion + LoRA 生成示例  
   提示词：<lora:awpainting_v1.4:0.7>, 未来都市，赛博朋克风格，4K细节  

📥 模型下载与安装教程

1. 资源平台：
   • Civitai：涵盖Stable Diffusion、LoRA等主流模型47。
   • LiblibAI/吐司网：内，提供模型和教程10。
2. 安装步骤：
   • 大模型：将.safetensors文件放入stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion，重启WebUI刷新47。
   • LoRA/Embedding：分别存放于models/Lora和embeddings目录，通过提示词语调用4。
   • VAE：模型放入models/VAE，在设置界面启用sd_vae选项4。

💬 网友评论

1. @TechArt好者：
   “LoRA部分讲得很透！之前一直纠结权重设置，现在终于知道0.7是金比例了👍”
2. @设计小白：
   “安装教程了！之前模型路径总放错，现在一次成功~”
3. @AI绘画老手：
   “如果能补充更多小众模型评测就更好了，比如最近火的AnimeDiffusion。”

（全文完）

🌐 概要
AI绘画模型的多样性为创作者提供了丰富的选择空间。当前主流模型主要分为基础大模型（如Stable Diffusion系列）、微调模型（如LoRA、Embedding）以及技术流模型（如GAN、VAE）。不同模型在生成效果、应用场景和资源需求上差异显著——例如，GAN擅长风格化创作，VAE注重多样性，而LoRA则通过轻量化适配提升效率。本文将从模型分类、使用策略到安装教程展开详解，助你快速掌握AI绘画的心工具链。

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