✦ AI绘画模型的心分类与技术特点
目前主流模型可分为三大类:
- @数字游老王:干货!原来LoRA微调能解决我的画风不稳定问题,马上去试AWPainting!
- @AI绘画萌新:安装步骤清晰,但Mac M1芯片运行SD总报错,求补充优化方。
- @商业插画师Lina:RealVisXL的皮肤质感绝了,已加入工作流!希望多对比不同模型的渲染速度。
(全文完)
- GAN(生成对抗):以逼真图像生成为心优势,作包括StyleGAN、igGAN13。其双结构(生成器+判别器)通过对抗训练提升细节精度,适合写实风格作品。
- VAE(变分自编码器):擅长学习潜在空间分布,生成多样化抽象艺术45,但对硬件资源需求较低,适合创意实验。
- 扩散模型(如Stable Diffusion):综合性能劲,支持多模态输入(文本+图像),开源生态丰富27。SDXL 1.0、DreamShaper等衍生模型在二次元、3D领域表现突出。
◆ 模型选择方论:4大心维度
- 环境部署(Windows/Mac通用)
bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui cd stable-diffusion-webui ./webui.sh --listen --enable-insecure-extension-access
- 模型下载
- 访问CivitAI ,搜索目标模型(例:Realistic Vision 5.1)
- 将
.safetensors
文件放入models/Stable-diffusion
目录
- 参数优化
- 分辨率:默认512×512,显存不足可降为384×384
- 采样步数:20-30步平衡质量与速度
- 提示词权重:使用
( )
增加关键词影响力(例:(masterece:1.3)
)
※ 网友评论
- 场景匹配度
- 硬件兼容性
≥8G显存推荐Stable Diffusion WebUI,低配设备可选NovelAI轻量版711 - 风格扩展性
支持LoRA微调的模型(如DreamShaper XL)可叠加特定画风7 - 支持度
CivitAI、LiblibAI等平台提供超过5000个预训练模型,更新频率高的模型更优先27
▶ 实战指南:Stable Diffusion WebUI安装教程
▣ 概要
AI绘画模型的快速迭代让创作者面临“选择困难症”,如何从数十种模型中挑选最适合的工具?本文结合主流技术趋势和实际场景,解析GAN、VAE、Stable Diffusion系列模型的心差异,并推荐3类场景下的解。同时提供模型对比维度、实战安装指南及操作技巧,帮助用户快速上手专业级AI绘画创作。
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