一、SD大模型简介
Stable Diffusion（SD）是一款基于深度学习技术的AI绘画工具，它通过分析大量的图像数据，能够根据用户输入的描述生成相应的图像。SD大模型是SD的核心部分，它包含了大量的训练数据，能够生成高质量的图像。
二、选择合适的SD大模型
2.1 模型类别
SD的模型类别主要包括以下几种：
- Checkpoint模型：这是我们常说的大模型或者是底模，文件扩展名以.ckpt或.safetensors，因其包含了大量的素材场景，所以其文件大小也是较大的。
- lora模型：这是对Checkpoint模型进行微调后的模型，通常用于特定风格或主题的图像生成。
- VAE模型：这是一种用于图像压缩和重构的模型，可以提高图像生成质量。
- Embedding模型：这是一种用于将图像特征转换为向量表示的模型，可以用于图像检索和分类。
- Hypernetwork模型：这是一种用于生成模型参数的模型，可以提高模型的灵活性。
2.2 常用模型推荐
- 写实模型：例如majicMIX realistic 麦橘写实，适合绘制人物特写图。
- 胶片风模型：例如LEOSAM’s MoonFilm 胶片风真实感大模型，适合追求AI照片真实质感。
- 摄影体验模型：例如墨幽人造人，提供极致的摄影体验和大片的质感。
三、SD大模型实战技巧
3.1 环境配置
在进行SD大模型实战之前，需要配置合适的环境。以下是一个简单的环境配置步骤：
- 创建开发环境：在天翼云开发环境中，创建名为sd-trainer-ide的开发环境。
- 选择队列和可用区：选择合适的队列和可用区，并配置资源为至少12核CPU、48GB内存和单块NVIDIA RTX-3060 GPU。
- 选择社区镜像：从社区镜像中选择SD-Trainer-Lora框架并确认创建。
- 登录开发环境：通过IDE进入工作界面，确保环境处于运行中状态。
3.2 开始训练
- 确认预置图片或上传自己的训练图片至指定目录，例如/train/aki/8lora。
- 使用以下命令检查图片是否正确上传：
ls /train/aki/8lora。 - 在SD-Trainer UI中填写图片文件夹路径，并在附加提示词中加入描述图片的关键字。
- 点击开始训练。
3.3 生成图像
- 使用以下命令生成图像：
python generate.py。 - 查看生成的图像，并根据需要进行调整。
四、总结
选择合适的SD大模型和实战技巧，能够帮助您高效提升创作力。通过不断实践和探索，相信您能够在AI绘画领域取得更大的成就。