Last Updated on 2024-08-12 by Clay
在使用 ComfyUI 生成圖片時，我們得借助各式各樣模型的能力，最終才能兜出一個完整的工作流；換句話說，這些所謂『各式各樣的模型』，加總在一起，才是所謂的 Stable Diffusion。而今天，我要介紹可以去哪裡下載到這些模型。
Stable Diffusion 模型介紹
再進一步展開細說，Stable Diffusion 可以被視為 3 + 1 個模型的組合：
- Stable Diffusion Checkpoints (UNet 模型)：
- UNet 是 Stable Diffusion 的核心模型，用於圖像生成
- 我們可以從 HuggingFace Model Hub 或是 Civitai 下載這類的模型
- VAE (Variational Autoencoder) 模型
- 用於圖像生成過程中的變分自動編碼器模型，有助於增強圖像質量
- 需要將 VAE 模型文件放在
ComfyUI/models/vae目錄中 - 可以參考我之前寫的 [Machine Learning] Variational AutoEncoder (VAE) 筆記
- CLIP 模型
- 是一種 embedding model，可以將文字敘述映射到跟對應的圖片相似的向量空間
- 用於文本和圖像之間的對應
- 相關研究可以參考：https://openai.com/index/clip/
- 其他擴充模型和擴充模組（可選）
- LoRA 模型：LoRA 模型可以根據需要添加，調整模型生成圖像的風格
- 擴充模組：這類資源可以從 GitHub 上的各種項目中獲得，例如 awesome-comfyui 等
但我們首先先關注 Stable Diffusion Checkpoint 就好，這個中文常被翻成檢查點，不過你可以想成是模型本體就好。
而這個 Checkpoint 的本體，其實 Stable Diffusion 又分成很多版本，大部分不同版本之間後面能使用的 LoRA 模型是不同的，因為架構就長得不一樣，而 LoRA 模型則勢必得根據某種固定的模型架構下去微調。
在這裡，我暫時推薦大家使用 SD 1.5 版本，因為我自己習慣使用的比較多 LoRA 模型也是 SD 1.5 的版本。Checkpoint 跟 LoRA 之間的關係其實正如下圖所示：
最下面的 X 可以想像成我們的輸入，我們的輸入 X 通過模型的權重 W 後計算出了 h 的輸出，這是本來的過程；而加上 LoRA 之後，就等於我們的輸入 X 除了通過模型本來的權重 W 之外，而外通過了 LoRA 的 AB 兩塊權重矩陣，計算出的結果再和本來模型的輸出相加，得到不同的 h。
推理（生成圖片）的過程不變，只是被添加了其他資訊。
而不同的 LoRA 模型都是針對不同的目的與風格下去微調的，之後我們可能會再介紹一些，不過現在先拉回來講模型下載吧！
模型下載
首先，我們先去 Stable Diffusion 模型下載最大宗 Civitai 平台吧，這裡有超多的模型可供下載，包你花上好幾個月都玩不完！因為模型推出的速度比你下載還要快！
接下來我們下載一個不同的 Checkpoint 模型、當然，之後你也可以下載 LoRA 模型來改變模型生成的風格。這裡我先推薦一個 2D Gyaru Mix 的模型，它的畫風很乾淨，生成二次元動畫角色效果不錯，不會有網路上許多人嫌棄的『AI繪圖油膩感』。
點進想要的模型頁面後，我們可以瀏覽模型的資訊，確認是我們想要的架構（SD 1.5），看看作者的說明，License 是不是有限制或是需要特定的 Prompt... 之類的。
確認都沒有問題後，我們就可以把模型下載到 ComfyUI/models/checkpoints/ 裡頭。
接著我們再次回到瀏覽器開著的 ComfyUI 界面，記得按下右側工作版的 Refresh，好讓系統讀得到最新的模型；接著我們讀入之前準備好的工作流：
接著只需要改變一個地方：Load Checkpoint 卡片中的 ckpt_name。將其改為我們下載好想要嘗試的新模型。
效果是不是差了很多呢？
大家可以任意嘗試看看不同的 Checkpoint（基礎模型），下一回我們再來紀錄該如何使用 LoRA 添加風格、該怎麼把 LoRA 加入現有的工作流當中！
References
- Civitai
- Tensor.art - 另外一個 AI 模型分享平台
- HuggingFace Model Hub