Stable-diffusion下载量超过100万的大模型表现会如何的?附大模型下载地址

C站上有一款大模型下载量已经过了100万了,而且展示的图片也看起来很普通的。为什么这个下载量会远超其他模型。下载量居然是恐怖的100万+。

先看截图你们就知道了

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我们平时很熟悉的麦橘都是屈居第二,看截图

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之前也没接触过这个排名第一的大模型,先看看它给出的演示图片。

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这么一天,这个大模型其实表现一般般嘛,没有想象中的那么惊艳,

亲自测试一下,模仿下它的提示词 写了如下提示词

face portrait photo of beautiful 19 y.o woman,cute face,wearing black dress,happy face,hard shadows,cinematic shot,dramatic lighting,details,photorealistic,delicate,

反向提示词

(deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime, mutated hands and fingers:1.4), (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, amputation

图片分辨率512x768 迭代步数 30

出图如下

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这些出图 给人的第一感觉就是真实,不说是AI生成的,基本可以看成是照片了。。

但是我一直坚信高端的大模型只需要基本的提示词

下面我就换了提示词

1girl

出图如下

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继续提示词如下

1boy

出图如下

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这里有个奇怪的疑问,girl和boy不是差不多年龄吗?为什么出图后年龄差这么远?

继续提示词1man

出图如下

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果然是国外的人训练的大模型,所以这里的1man出的都是外国人了。

真实感是真的强,感觉和照片差不多了。

我知道你们想看什么。来 下面的提示词满足你们

35mm film,one pretty european girl,solo,suppermodel,blonde hair,long wavy hair,pale skin,prefect face,makeup,small nose,blue eyes,lips,collarbone,big tits,saggy breasts,cleavage,necklace,jewelry,pink patterned dress,looking at viewer,looking at viewer,a breathtaking mountain summit,offering panoramic views of majestic peaks and sweeping valleys,nature light,upper body,epiCPhoto,

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1.stable diffusion安装包 (全套教程文末领取哈)

随着技术的迭代,目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了,完全有赶超人类的架势,已经有不少工作被这类服务替代,比如制作一个 logo 图片,画一张虚拟老婆照片,画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本,就算说底端的显卡也能玩了哦!此外还带来了Mac版本,仅支持macOS 12.3或更高版本

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2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候,往往书籍代码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,一步步带你入门stable diffusion,科学有趣才能更方便的学习下去。

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3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果,这时则需要通过使用大量训练数据,调整模型的超参数(如学习率、训练轮数、模型大小等),可以使得模型更好地适应数据集,并生成更加真实、准确、高质量的图像。

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4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言,整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

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5.AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

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实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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### Stable Diffusion WebUI 下载的模型存放路径 在使用 Stable Diffusion WebUI 时,不同类型的模型文件需要存放在特定的目录下以便程序能够正常加载和运行。以下是各类模型的标准存放位置: #### 底模(Base Model) 底模通常指的是基础的稳定扩散模型文件,其标准存放路径为: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ ``` 此路径也适用于 checkpoints 文件[^2]。 #### LoRA 模型 LoRA 是一种轻量级参数调整方法,对应的模型文件应放置于以下路径: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/models/Lora/ ``` 完成文件拷贝后需重启 WebUI 才能生效。 #### ControlNet 插件模型 用于增强图像控制能力的插件模型,其存放路径如下: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/models/ControlNet/ ``` 同样,在更新该目录下的内容之后需要重新启动 WebUI。 #### Embeddings 文件 Embeddings 主要用于自定义词嵌入向量扩展功能,它们应当被保存到这个地址: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/embeddings/ ``` 修改完成后记得刷新服务界面以应用更改。 #### HyperNetworks 超网络结构 如果涉及超网络训练或者部署,则对应的数据集或预训练权重位于此处: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/models/hypernetworks/ ``` 操作结束后依旧建议执行一次完整的重启流程来同步最新状态至前端显示列表里去。 #### VAE 编码器解码器组件 变分自动编码器 (Variational Autoencoder, VAE) 的专属模块可以找到这里: ```plaintext /root/stable-diffusion-webui/models/VAE/ ``` 每当新增加任何有关联性的资源包进来以后都得遵循惯例再次初始化整个应用程序实例从而让改动立即反映出来给用户端可见范围之内。 对于 Python 环境管理方面如果有特殊需求比如指定某些库的确切版本号可以通过卸载当前默认安装好的依赖项再手动指明目标标签来进行替换处理例如针对 Pydantic 这样的第三方开源项目就可以按照下面方式操作[^3]: ```bash pip uninstall pydantic -y && pip install pydantic==1.x.y ``` 以上就是关于 **Stable Diffusion WebUI** 各类重要组成部分的具体安放地点说明以及相关维护技巧分享希望对你有所帮助!
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