StableDiffusion-AI图像生成-[模型篇]
Checkpoint
检查点模型，因模型体积较大又被称为大模型，不同的大模型使用不同的图片训练而成，对应不同的风格，相当于最底层的引擎。
VAE
VAE 模型类似滤镜，对画面进行调色与微调，一般需要搭配相应的模型一起使用。
正常情况下，每个模型都是自带了一个 VAE 的。在一个大模型的内部，它本身是带有 VAE 权重的。选择了外挂 VAE 模型后，大模型内本身带有的 VAE 则会完全失效。
Embeddings
关键词预设模型，即关键词打包，即等于预设好一篮子关键词 a,b,c 打包，进而来指代特定的对象/风格。也可以通过下载 Textual inversion 进行使用。
LoRA
Lora 是特征模型，体积较小，是基于某个确定的角色、确定的风格或者固定的动作训练而成的模型，可使用权重控制，确定性要远强于 embedding。embedding 和 Lora 有功能交集的部分，也有互相不可取代的地方。
多个 Lora 模型混合使用可以起到叠加效果，譬如一个控制面部的 Lora 配合一个控制画风的 Lora 就可以生成具有特定画风的特定人物。因此可以使用多个专注于不同方面优化的 Lora，分别调整权重，结合出自己想要实现的效果。
LoRA 分类
人物角色形象（Character）、画风或风格（Style）、概念（Concept）、服饰（Cloth/Costume）还有特定元素（Object）呈现。
ControlNet
ControlNet 使创作者能够轻松地控制 AI 图像和视频中的对象。它将根据边缘检测、草图处理或人体姿势等各种条件来控制图像生成。
ControlNet 可以概括为一种简单的稳定扩散微调方法。ControlNet 的工作原理是将可训练的网络模块附加到稳定扩散模型的 U-Net （噪声预测器）的各个部分。Stable Diffusion 模型的权重是锁定的，在训练过程中它们是不变的。在训练期间仅修改附加模块。
