【模型选择的艺术】探索Stable Diffusion模型的多样魅力

尊敬的读者们，大家好！在本节课中，我们将深入探讨Stable Diffusion模型的选择，以实现更丰富和多样化的图像生成效果。

首先，点击模型选择的课件，进入思维导图模式。在这里，我们可以放大或缩小思维导图，以便更清晰地查看每个模型的特点和应用场景。

接上节课的内容，我们首先选择基础模型Chat Point。这个模型包含大量的概念画风、角色或物体，对画面结果的影响程度较高。

另一种模型是Laura模型，它是一种微调模型，也会包含一些画风、角色、概念和物体。与基础模型相比，Laura模型对画面结果的影响程度为中等强度。

最后，我们来看VAE模型，这也是一种微调模型，类似于在拍照时选择不同风格的滤镜。VAE模型对画面的影响相对较弱。

现在，让我们打开土色art官网，查看基础模型和Laura模型。在模型的示例图中，左上角会标注对应的基础模型和Laura模型。

回到思维导图，我们通过一个简单的案例来演示基础模型、Laura模型和VAE模型在实际应用中的效果。我们将调整浏览器页面为左右分屏工作状态，然后进入土色art的工作台。

按照五个基础步骤，我们一步步调整参数。首先选择SD xl 1.0版本的基础模型，然后选择一个油画笔触风格的Laura模型。Laura模型的参数可以从-2到2之间选择，数值越大，对画面的风格影响越大；数值越小，影响越小。这里我们选择1.5。VAE模型选择自动。

接下来，我们设置正向提示词和反向提示词，选择自定义的图片大小（1024×1024），采样算法选择dpm，采样次数为30，提示词相关性选择器，图片数量为四。

完成所有设置后，点击“在线生成”按钮。查看生成的图像，油画笔触的风格非常明显。为了对比，我们删除Laura模型，只保留基础模型，再次生成图像。

只有基础模型时，画风与添加了Laura模型时相比，变化非常明显。

通过这个案例，我们可以看到不同基础模型和Laura模型的组合可以产生奇妙的化学反应。Laura模型的参数也是一个需要对比练习的重点。

感谢您的阅读，希望这篇文章能为您的工作和生活带来帮助。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。

敬请期待我们的下一期内容！

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