Stable Diffusion AI算图使用手册（2-2）：如何安装更多AI模型产生不同画风

参考先前文章完成安装后，我们接着来安装更多不同种类的模型，以扩充AI算图的准确度与多元性。

各种模型与扩充功能的用途

笔者在这边将针对Stable Diffusion所使用的Checkpoint、VAE、LoRA、扩充功能进行介绍，各种类的模型简介如下

Stable Diffusion使用的模型
Checkpoint：Stable Diffusion运算使用的主要神经网络模型，可以想象为「大模型」。其档案容量通常很大（约2GB以上），使用不同的Checkpoint将大幅影响产生图像的风格。
VAE：Variational Autoencoder（变分自动编码器），它是神经网络模型中的一部分，主要用途为补充模型不足之处，可以想像为「小模型、修正文件」。它能改善现有Checkpoint在产生眼睛、文字等小区域的细节质量，而不需使用容量庞大的全新模型。
小模型类：包含Textual Inversion（文字倒转）、Hypernetwork（超网络）、LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩调整）等模型，它们分别能以不同的方式介入算图的运算过程，能够有效影响图像和提示词的互动行为，可以想像为「小模型、描述文件」。它最的优势是档案容量小很多（约200MB以内），可以用于收束图像的风格或指定角色。
扩充功能：也就是Stable Diffusion的插件，可以提供更多功能，例如透过ControlNet可以指定产品图像中人物的动作。

读者可以参考下列图片范例，了解搭配不同模型的效果差异。

▲ Stable Diffusion所使用的各种模型概念示意图。

▲ 左上为使用Stable Diffusion v1-5-pruned-emaonly模型，产生真人风格图像。右上使用aresMix_v01模型。左下则使用Anything v4.5模型，变成漫画风格。右下使用OldFish_2348V12模型，带有不同走向的漫画画风。

▲ 左上为对照基准图片，右上为套用evangelion1995Style_v1 LoRA，将角色变为《新世纪福音战士》风格。左下为套用style-psycho Textual Inversion，转化成机械风格。右下为套用LuisapOldtarot_v1 Hypernetwork，变成塔罗牌风格。

安装模型与VAE

若读者跟着前述教学完成软件安装的话，应该会在启动Stable Diffusion WebUI时自动下载基础模型，但为了算出更多元的图片建议读者可以至下列网站寻宝，找出自己喜欢图像风格的模型。

模型资源网站
Huggingface：https://huggingface.co/
CivitAI：https://civitai.com/（需注册帐号才能进行年龄认证）

需要注意的是，支持的模型副档名为.ckpt或.safetensors，前者具有整合代码的功能，而后者则无，所以为了安全考量并避免被植入恶意程序，建议尽量选择.safetensors类型的模型。

下载的Checkpoint模型需要放置于「stable-diffusion-webui」文件夹下的「\models\Stable-diffusion」，至于VAE则放置于「\models\VAE」。另外读者也可以准备分辨率为450 x 675的PNG格式图档，并将档案名称修改与模型相同并放在同一文件夹，如此一来就能在选择时看到预览图片。至于其他小模型类的安装与使用情况，将于后续章节令行讨论。

▲ 举例来说，读者可以到Huggingface网站寻找预先训练好的现成Checkpoint模型。在Model Card页面可以看到该模型的说明。

▲ 点击进入Files and versions页面，可以找到该模型的档案与对应的VAE。由于每个模型提供的档案状况都不一样，所以读者需要自行透过文件名判断。

▲ 进入VAE文件夹后就能看到对应的VAE模型档案。

CivitAI网站也有许多现成Checkpoint模型，点击Download即可下载档案。 ▲ CivitAI网站也有许多现成Checkpoint模型，点选Download即可下载档案。

$将模型下载并存放于「stable-diffusion-webui」文件夹下的「\models\Stable-diffusion」内，此外也可以准备分辨率为450 x 675的PNG格式预览图放在一起。$ ▲ 将模型下载并存放于「stable-diffusion-webui」文件夹下的「\models\Stable-diffusion」内，此外也可以准备分辨率为450 x 675的PNG格式预览图放在一起。