Stable Diffusion新手完整入门指南（三）
三、模型部分
Checkpoint，VAE，embedding 和 lora 的使用详解
2. Checkpoint 的介绍
对于模型作者而言，训练模型通常指生成 Checkpoint 文件。这些文件包含了模型参数和优化器状态等信息，是训练过程中定期保存的状态快照。
对于使用者而言，可以将 Checkpoint 文件理解为一种风格滤镜，例如油画、漫画、写实风等。通过选择对应的 Checkpoint 文件，您可以将 Stable Diffusion 模型生成的结果转换为您所选择的特定风格。需要注意的是，一些 Checkpoint 文件可能需要与特定的低码率编码器（如 Lora）配合使用，以获得更好的效果。
在下载 Checkpoint 文件时，您可以查看相应的模型简介，通常作者会提供相应的文件和说明事项，以帮助您更好地使用和理解该文件。
总之，Checkpoint 文件是 Stable Diffusion 模型训练过程中定期保存的状态快照，使用者可以将其理解为一种风格滤镜，用于将模型输出结果转换为特定的风格。在使用 Checkpoint 文件时，需要注意文件的匹配和相应的使用说明。
3. VAE 的介绍
可以将 VAE 理解为对模型的滤镜加微调，不同的 VAE 可能有一些细节上的差异，但不会影响输出的效果。
它可以增强模型的表现，有些模型文件已经自带了 VAE 效果，因此不需要盲目地去挂载，可以选择自动模式来简化日常使用。
4. embedding 的介绍
如果你有做过 UI 的经验，那么你应该知道组件的概念。在 Stable Diffusion 中，embedding 技术就可以被理解为一种组件，它可以将输入数据转换成向量表示，方便模型进行处理和生成。
举个例子，如果我们想要生成一个开心的皮卡丘，通常需要输入很多描述词，如黄毛、老鼠、长耳朵、腮红等等。但是，如果引入皮卡丘的 embedding，我们只需要输入两个词：皮卡丘和开心。皮卡丘的 embedding 打包了所有皮卡丘的特征描述，这样我们就不用每次输入很多单词来控制生成的画面了。
在日常使用中，embedding 技术通常用于控制人物的动作和特征，或者生成特定的画风。相比于其他模型（如 LORA），embedding 的大小只有几十 KB，而不是几百兆或几 GB，除了还原度对比 lora 差一些但在存储和使用上更加方便。
总之，embedding 技术将输入数据转换为向量表示，为模型的处理和生成提供了便利。通过使用 embedding，我们可以更加轻松地生成符合预期的样本，而不需要手动输入大量的描述词汇。
5. LORA 的介绍
LORA 与 embedding 在本质上类似，因为携带着大量的训练数据，所以 LORA 对人物和细节特征的复刻更加细腻
使用技巧：
通常来说，每个 LORA 模型都有对应的底膜和触发词汇。我们可以查看 LORA 作者产出的相关图片，从中获取模型信息，并从中选择一些提示词和排除词来指定生成图像的方向。需要注意的是，每个 LORA 模型对输出图像的权重设置是非常重要的。权重设置越大，对画面的影响因素就越浅。通常情况下，权重应该控制在 0.7-1 之间。如果权重过高，会大幅度影响出图的质量。
为了获得最佳效果，我们可以根据不同的 LORA 模型选择适当的提示词和排除词，并在设置权重时进行调整。同时，我们还可以参考其他作者的经验和技巧，以便更好地利用 LORA 生成图像。
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