Stable Diffusion AI作画——ChilloutMix几个模型区别

2023-05-1510:19:23设计达人Comments2,579 views字数 1137阅读模式

V1、Chilloutmix(A757FE8B3D)

不用说，一代最原始的模型，完全基于SD1.5去finetune的，查看模型的keys和SD1.5完全匹配。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

V2、ChilloutMix-Ni(7234B76E42)

1、作者将一代模型与Dreamlike Photoreal 2.0进行了融合，通过实验他发现融合后的新模型会比初代模型在人体结构真实性上会好一些，比如头身比之类的，咱们也来试验一下，以下是使用完全相同的prompt、seed、采样方法等等，用两个模型生成的小姐姐对比，大家觉得是不是更好一点呢？文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

Stable Diffusion AI作画——ChilloutMix几个模型区别 — ChilloutMix-Ni 出图

2、作者重新练了VAE，这个模型不需要自己指定VAE了文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

3、因为和Dreamlike Photoreal 2.0进行了融合，可以在 negtive prompt里面添加"nude, naked"去尽可能的避免NFSW的东西，也可以在prompt里面添加"photo realistic"这类词去增加生成图像的真实感。（看上面的case也能看出chilloutmix-Ni效果确实比chilloutmix要好一些哦）文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

V3、ChilloutMix-Ni-pruned-FP32

这个与V2的区别是，删除了模型中一些和真正的weights无关的参数，比如一些优化的超参数，学习率，以及一些training的states，理论上是不影响生成质量，但是如果你想基于这个模型fintune就不太行了，fintune的话需要知道之前的一些训练超参数。所以小伙伴们知道了吗？如果只是想跑小姐姐请直接下载这个模型哦！文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

V4、ChilloutMix-Ni-pruned-FP16

V4与V3的区别其实很小，主要是精度上的区别，我们知道模型中存储的是一些参数。比如一个卷积层的大小是3x3x256，那么对应的参数矩阵就是3x3x256，fp32和fp16的区别就是这个矩阵里面存储的是fp16还是fp32精度的参数。FP16的有效数据表示范围为[6.10×10−5,65504]，FP32的有效数据表示范围为[1.4×10−45,1.7×1038]文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html

理论上来说，精度减小，效果会有差异，但是差别不会特别大。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/design/39525.html