sdai绘画模型获取，sdai绘画

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通过Extensions标签安装：

第三方模型市场
如CivitAI、HuggingFace等平台支持：
⭐ 付费定制模型（企业级精度要求）
⭐ 艺术家联名模型（如《金陵十二钗》风系列3）
⭐ 历史版本存档（v1.5/v2.1等经典迭代）

1. @数字艺术狂人：教程里的VAE配置方绝了！之前总觉生成图灰蒙蒙的，按文中推荐的orangemix.vae 调整后，层次直接提升两档！2
2. @AI绘画萌新：Lora模型存放路径说明大！之前把文件全扔一个文件夹导致插件冲突，重新分类后运行超流畅~8
3. @商业插画师：第三方模型市场板块信息专业，通过文中的CivitAI链接买到版故宫联名模型，甲方反馈直接拉满！310

1. 渠道集成
   通过触站AI官网（chadama.com ）1或Stable Diffusion开源2获取基础模型，包含：

• ✔️ 大模型（Checkpoint）：2-7G的.ckpt/.safetensors文件，决定心画风
• ✔️ 微调模型（Lora）：144M内的.safetensors文件，用于特定风格增
• ✔️ 滤镜模型（VAE）：校正组件，存放于/models/VAE目录

2. 资源平台
   CSDN、Kuazhi等技术72提供：
   ▸ 200+精选模型包（含二次元/写实/2.5D风格）
   ▸ ControlNet等插件库（需搭配GitHub代码仓库）
   ▸ 用户共享的Embedding模型（提示词优化）

   1. 模型组合策略
      采用「底模+Lora+VAE」三层架构2：

   bash
    示例：中风创作配置 
   底模：GuoFeng4.2（写实风）  
   Lora：hanfu_v30（汉服细节增）  
   VAE：orangemix.vae （饱和度优化）  

   2. 关键词工程规范
   • 符号权重：(关键词:1.3)提升权重，[关键词:0.7]降低影响7
   • 关联词处理：girl_hanfu关联汉服少女，语义分离
   • 提示：嵌入EasyNegativeV2.pt2 排除低质量生成
   3. 参数优化矩阵
      | 参数项 | 推荐值 | 作用域 | |--------------|--------------|------------------| | 采样步数 | 20-30 | 平衡质量与速度 | | CFG Scale | 7-11 | 提示词关联度 | | 高清修复 | R-ESRGAN 4x+ | 分辨率增至4K |

   ♠♣♠♣ 三、下载安装全流程 ♣♠♣♠

   1. 环境部署（Windows系统）

   powershell
    步骤1：下载整合包（约12G）
   wget https://sd-webui.zip   
    步骤2：解压至非中文路径 
   mkdir D:\AI_Models  
    步骤3：模型文件分类存放[8]()
   ├─models/Stable-diffusion   大模型 
   ├─models/Lora               微调模型 
   └─embeddings                词库 

   2. 云端部署方
      腾讯云/亚马逊云8提供：
      ➤ 预装Stable Diffusion的GPU实例
      ➤ 自动扩展存储（支持1000+模型并行加载）
      ➤ 分布式渲染集群（商业级创作需求）

      ✧✦✧✦ 一、SDAI绘画模型获取解决方 ✦✧✦✧

      ♢◆♢◆ 概要 ◆♢◆♢
      SDAI绘画模型作为人工智能艺术创作的心工具，其获取与使用已成为数字艺术领域的热门议题。本文基于全网数据源158，系统性梳理了SDAI模型的获取渠道、应用场景及技术实现路径。通过分析触站AI、Stable Diffusion等平台的运行逻辑，总结出三类主流模型获取方式，并详解模型部署、参数配置、关键词工程等实操要点，为创作者提供从入门到精通的完整解决方。（全文约1200字）

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