sd怎么训练checkpoint

哈喽，大家好，我是 ai 小王子，欢迎来到我 stable diffusion 教学的第二期，今天给大家详细的讲解纹身图的原理和 stable diffusion 的掌控方法。如果你还没有安装部署 stable diffusion， 可以看一下我的第一课。在正式进入今天课题之前，我 想先告诉大家，只要你把 stable defusion 基本原理搞懂，搞清晰，搞明白，你就会发现 stable defusion 真的是非常的简单， 所以不要害怕，跟着我的教程来，你一定能听懂。本期视频我会说一些简写啊，比如说 stable diffusion， 我会简称它为 s d， 然后 tag 就是我们常用的 prompt 关键词 t a， g。 当我们打开 s， d， y， b， u， i 的时候，就会看到这个界面最左上角的这个 stable diffusion 模型，简称 checkpoint， 就是我们所说的大模型。大模型是干嘛的？ 如果把 s d 比作为一个人的话， check point 大模型就是 s d 的心脏，就是 s d 的灵魂，没有 check point 你什么 都做不了。它的作用是什么呢？主要是来定义出图的一个风格，一般文件的大小是非常大的，在两 gb 到十 gb 不等，也有可能更大的，它是汇集了成百上千甚至上万的图片的一个总和合成的一个大模型， 一般是以 safe tensors 或者是 c， k， p， t 结尾，见到这两个结尾一般都是大模型，当然有的时候 laura 也会用到 safe tensors。 我们比较常见的是哪几个呢？就是 chilomix， anything 威武，这三个有什么区别呢？我们看一个图片，其实就明白大模型是干嘛的。 ok， 我们看一下这张图啊， 首先我们不不用管左边的 va e 这些啊，这个一会我会给你讲这三个。第一个是 anything v 五 checkpoint 大模型做出来的图片，我们看三个有很明显的区别。第一，竖列就是动漫风格，因为 anythingv 五他是专门产生动漫的一个大模型。第二，竖行 v 一杠五，他的风格就是国外一些真人写实风格。第三个 chill out mix， chill out mix 这个做亚洲脸其实是非常好看的啊，这就是这三个的区别。当然还有更多大模型，我就不全部给大家介绍了，我就先介绍这三个。那么 checkpoint 这个东西是安装到哪里呢？在我们的 s， d， y， b y， 然后 models cbd fusion， 把所有拆库的大模型都安装到这里，我们可以看这边啊，都是很大的，两 g 起到七 g 不等。下一个我们看一下模型 vae， 大家有可能比较模糊，这是干嘛的？ 它的全称叫做 variational auto incoder 变分字编码器，它的作用其实就是增加一些图片的色彩和滤镜，还有一些细节调整， 主要是可以降低画面的一个灰度。我们常用的 v a e 模型就是八四零零零零，一般默认选这个或者不选择都 ok， 这个看自己的想法。然后我们回来再看这个图啊，我们看竖排，这三个不同模型，我们看当没有 v a e 和有 v a e 时候， ve 这个色彩其实比没有 ve 的时候更加有亮度，光泽。我们看一下这个第一个，然后最后一个，感觉就像加了一个增白的滤镜，然后让整体画感更加具有饱和度，这就是 ve 外挂模型的一个作用，然后 va e 的安装地点在哪里呢？ 还是 stable diffusion y b y， 然后点击 models， 然后这里有个 ve， 你要把 ve 下载到这里就 ok 了，然后下一个看一下。 creep 跳过层是干嘛的？ creep 跳过层全称叫做 contrastive language， image per training 语言与图像的对比与训练。它是用来让我们的 tag 和图 图形建立一个关系，或者我们可以理解为 s d 数据库里的处理模块。它这个数值如果是非常高的时候，关键词和图片的关系就会越来越低，数值越低的时候，关键词和图片的关系就会越来越高，它是一个反比例关系， 一般我默认不动，就在一就好了，不要调太高啊，我告诉大家为什么不要调太高？我们看一个例子，我们主要看这一数列的 cleve skip。 这边我做了一张零到十二的一个对比图，首先我们看零到四 steps， 我一会会讲啊，不管你的 steps 是多少，其实这个图片已经挺不错的，当 steps 越高的话，这人物的细节就会越多一些，然后我们看到六六也 ok， 所以到零到六这个值都 ok。 然后到八的时候，他就开始变奇怪了啊，就整体关键词和图片的关系就会越来越低，他会用更多的 ai 想法去给你做这个图， 不管你的关键词，他会无视你的很多关键词，因为我本来这关键词是一个女孩的关键词，他直接变成一个男的了，并且脸部还是有很明显的变形的。然后到十十二更高的时候，他就开始做一些九宫格的图，所以说你这个东西不要调太高，一般默认就好了，一到四 是一个不错的选择啊。这个范围我弄了一个零啊，按理说他是不能调到零的，我给大家讲一下，他这个范围是一到十二，一般不用去改这个参数，想让关键词的权重多一些，就不要动他了，我们看下一行，我们看哇，这一行好多东西啊， 看就感觉是不是要很多要学的。其实并不是啊，后边都是一些设置和插件，具体当时用的时候我会告诉大家。目前来讲，只要搞懂文生图的所有参数，还有图声图了一个 denoising， 还有一些高清化，这个都是特别简单的东西，剩下的你就全部就掌握了， 很简单， ok， 首先我们看提示词啊，提示词和 meat jenny 来讲呢，提示词这里分两个，第一个是提示词，我们叫做正向提示词，第二个是反向提示词，它区别很容易理解啊。第一个就是你想让图片出现什么，你就往这个框框里加，你不想让图片出现什么，你就往这个框 创立家。举个很简单例子，我想让整张图片有 girl 是女孩，那我不想让他出现男孩，我就写个 boy。 再举个例子啊， instability fusion， 他经常会出现一些多头，多手指，多脚多腿的一个情况，所以我们在看关键词的时候，我们会发现别人经常会写 extra hand 或者 extra legs， 多手多腿的情况出现，我们都会把这些放到反向提示词。我们先讲一下内容性的态度，我们描述的时候描述什么呢？这个是根据不同场景不同你想出的图去定的，如果是人物写实的话，我们会先写人物和表情，然后服装特征，场景环境，然后镜头，然后是灯光 和风格具体描述这些，然后再加一些其他的元素细节词到里面。嗯，除了这些描述人物特征，我们还要描述一些画面的一些细节，比如说质量，我们常见的 alt details， insane details， 然后 有些渲染器引擎，比如说我们想要三 d 的 octan ranger 啊， detail unit cg， 然后就是画面的风格，假如说我们想要插画风啊， oil painting， 油画风，写诗风等等等等，都可以往里面描述。然后给大家分享一个国内大神整理的超全的元素风格整合包，都在这里边， 你可以在这里边出任何什么镜头，人物，服装，表情等等等等等等。然后还有这个东西啊， 大家到时候可以自己看一下啊，这个连接呢，我会直接放到我的交流群和 d c 里边，大家可以直接拿下面给大家讲一下。 tag 的格式目前还是只支持英文啊，所以英文还是要好好学的。 的确有那些你打个中文就会出英文的小插件，但是我依然不建议大家太过依赖啊，因为你学好英文真的是对你有很大帮助。未来新的 ai 出现，可能还是先是从英文开始，如果你用的起 他已经有一个很不错的提词器了，比如说我们想打一个 masterpiece， 我们不知道怎么拼，哎，他就这里出来了。然后第二个就是我们可以以单词的方式写， 也可以一个词组一个词组写，还可以短句来写，短句是我非常推荐的，因为你同样的词组以短句来写的话，他的图会更精确。如果你一个词一个词泵，识别性会降低一些。 stable defucent 的识别关键词非常非常多，而且他识别的细节也会很多。 但是如果你很长的句子全是一个单词，一个单词往外蹦的话，他一看这么多单词，他可能自己用自己的想法去排列组合他了。 如果你是一个句子的话，他会直接以你的句子去生图。单词与单词之间就是用逗号分割，然后靠前的关键词权重是最高的，并且是优先被 sd 识别出图。所以我们在出图的时候把重要的元素往前放就 ok 了，特别是主体，或者当你写了 一堆 tag 的时候发现，哎。我这个假如说 forebody shot 全身怎么没有出现呢？我们就把 forebody shot 提到前面，它大概里出了图就会出现你的一个全身照。然后接下来给大家讲一下权重怎么用。 因为 sd 里边的权重分好多种。第一种我们叫做括号法则，大括号，中括号，还有小括号。假如说我们描述一匹黑马 black horse， 把它括一个括号，这个时候权重就变成了一点一倍了。如果说我们加两个括号行不行？ 我告诉你是可以的，加两个括号，他权重就是一点一，乘上一点一倍，我们加三个括号行不行？可以，就是一点一的三次方，加几个括号就是一点一的几次方，我们加四个可不可以？也可以，你加十个都可以啊。 下一个我们讲一下大括号啊，大括号的话，他加了权重会略低一些，他是乘上一点零五倍，加两个大括号是一点零五，乘上一点零五，这是增加权重。那么有没有减少权重的 好方法呢？有，加一个中空号就是减少一点一倍，加两个中空号就是减少一点一的二次方，减少一点二一倍的权重。下面讲一下第二个权重方式叫做数字法则，就跟 midi 很像啊，就是在后边打个一点三左右的权重，然后我们要把这个东西包起来啊， 然后这个 black horse 在整篇 tag 里边权重就会增加一点三倍。那如果说我们想让它减少呢？就是网一以下的单词去写，如果写成零点五的，就是说 black horse 这个 tag 在整体关键词里边，它就变成零点五倍的权重。 这个是权重法则啊，我们用这个比较多啊，刚刚那些加一堆大括号，只让大家知道有这个东西，但并不建议用啊。你加一堆括号，你最后乘着乘着也不知道是多少了，你加零点五，直接这个比较清晰明了。然后权重建议尽量保持在零点五到一点六这个范围里边，如果你写成 二，写成三，写成两百两亿，那你的图片肯定是会崩的，大概率就会成一个花图。然后下面教大家一个按的大法，叫做混合大法，大写的 and 啊。假如说我想让一个老虎和一个牛去做混合，把按的放中间，我们看一下它出了图， 我们看一下，其实能明显的看到这个身体是老虎的，他这个头其实像一个牛头，对不对？按的大法就是用两个做混合，第二种混合方法叫做中括号，然后中间放一个竖杠，这个也是台跟，然后右边写个靠，我们先看一下他的效果， ok， 这样你看就是牛头更明显了，然后是虎的身体，这两个效果什么区别呢？括号混合大法，他是交替算法。假如说我这个步数一共是渲染十步，一三五七九，他渲染的是老虎，二四六八十，他渲染的 是牛，所以最后就混合成这样子了， ok， 这个是混合大法，下面我要讲一下采样步数，就我们刚刚讲的 something steps， 就是他渲染出一个图的步数，他的这个值是一到一百五，当你把它往右调，调的越高，画面的细节就会越多，渲染速就会越慢，调的越低， 他画面的细节就会越少，渲染的速度越快。如果太低的话，这个整个图片大概也是模糊的，或者是全部是噪点。我建议一般做图的话，二十到四十就够了，你调一百五，可能一张图你显卡好的话还好，你显卡如果不好的话，你可能要等十几分钟甚至半小时。 给大家看个例子啊，我们先第二行，第二步到第八步左右，他其实就是一个去造的一个过程，然后到第十步的时候，其实这个图片你可以用了，从二十五到四十，脸部变化其实非常小，他为什么是说细节变了？我们看这个衣服啊，这边 褶皱一点点，然后多一点，多一些，然后褶皱更多，这就是他的一些细节，然后还有一些头发细节。大部分采样器二十都已经足够了，如果你想把一个图做的非常非常清晰，那你就用到四十左右就 ok， 下面我们看一下采样器 something method， 哇，我们一看，哇塞，这么多采样器，我们到底用哪个比较好呢？我们可以把采样器分为四个不同的类别， 采样器里边带 a 的，采样器里边带 carrust， d d i m 和 p l m s， 最后一个是带 d p m 的，然后这个 here 和 uni p c。 我分开讲啊，只要是带 a 的采样器，我们都叫它 ancestral sumper， 比较古老的采样方式， 它的特点就是采样时很随机，但缺点呢，就是无法集中的采集造点，并且有的时候它识别的关键词可能没有其他采样器识别多一些，然后是 carros， carros 特点就是它去造的一个过程是比默认的要快的， 然后下一个 d d i m 和 p l m s。 其实这两个是 stable d fusion 刚出现的时候最先出现的两个采样方式，但后面出现的这些都是吸取了它的优点，并且把它的缺点也更改了很多。 d l m s 就是 l m s 的一个升级版，它渲染的速度是比 l m s 更快，更清晰。 这两个用的比较少，大家可以暂时过滤掉。我一会可以给大家看一个所有不同采样方式的一个例子。 ok， 下一个 dpm pm 加加 sd， 这个是用了非常多了，这个做人物形象的时候非常有用，我用的最多了，其实就是这款 采样方式。先讲一下 dpm 二啊，他对关键词识别是比较精准的，但是渲染的速度比较慢。 ok， 我给大家看一下他们的区别啊，我们主要看这边的啊，从哪个方面去评判他的好坏呢？步数越少，渲染的图片越清晰的时候，那就是一个很好的采样器。我们先看前两个， 前两个大概到第八步，第十步的时候这个人形已经出来了，但第三个话 lms 他的步数可能要高一些，到二十五才把真正的人形打出来， 和 lms 不推荐大家去用。下一个就是 him， 他是一个生造去造的一个过程，刚开始全全部造点，然后慢慢慢慢去造，然后到也是到第十步的时候，差不多已经把图片做出来了， 大家看一下，我就不一一去讲了，我主要讲一个哪个呢？叫做 dpm fast。 当用 dpm fast 这个采用方式的时候，他渲染的速度是非常快的，但是有个问题啊，他要很多的步数才能把真正的人形给打出来，这边到四十步的时候才能感觉啊，这个人形已经完全出现了，他虽然快，但是需要的步数很多， 我也不建议大家用这个 dpm fast， dpm adaptive 这个太牛逼了，这个两个步数就把人给渲染出来了。即使你到四十步，最后四十步 和两步的区别几乎是没有什么太大的变化，因为 dpm adaptive 渲染的斜率是平的，你不管多少步，他直接渲染出来，就是跟渲染四十步数的是感觉是一样的。我们总结看一下， 第一个 ok， 第二 ok， 第三个不行，第四个 ok， 第五个也可以，第六个就不行，第七个可以，这个也这个也不行。然后 dpm fast 大家直接略过啊，就不要用这个 adaptive 也可以用，当你显存很小的时候，把步数调低，直接用两个步数就可以弄出来了。 这个是采样器，这张图我会分享出来，大家一看就是明白具体要哪个采样器了。然后下面面部修复，无缝贴图和高分辨率修复 一个。如果你想生成带人物的图片的话，一定要把面部修复给勾上，勾上的话 sd 会对你的面部做一些更细节的一些调整和渲染。无缝贴图没事的话就不要点他了，你要点他的话，我给你看一下这个 one go 无缝 贴图出现的话就是一个花图，一般是做纹理图案或者壁纸的时候用的，比如大理石瓷砖比较常用啊，就把一些纹理给贴上去。第三个高分辨率修复，这个什么我们后边会讲这个其实就是 x 差不多是一样的，就是把模糊的图片变清晰，嗯，然后下面宽度和高度，这就是图片的分辨率，都是以像素为单位的啊，一般常见是五幺二乘五幺二或者七六八乘七六八。这个跟显存也是有关系的啊，如果你显存不够的话，你一般用五幺二乘五幺二就好了， 因为他很占用显存。假如说你想生成的图片，你弄成二零四八乘二零四八，你显存不好的话，你很容易去报显存，就会报一个错误啊。 stupid feel 上一些常见的报错误之后会给大家总结一个表的啊，下一个是生成次数和每次数量啊，这两个其实好多人都没有讲清楚啊，我给大家讲一下什么意思，生成次 数的范围是一到一百，就是你想让他生成多少张图，假如说我想让他生成三张图，我就把它调成三就好了，然后这边就会给我生成三张图， 然后下一个每次数量。假如说我把每次数量调成二，我们先看一下这两个区别在哪里的。生成次数是一张一张给你渲染每次数量，调的话，你假如说调二，就是你同时给你渲染两张图 和一次一次给你渲染两张图的区别。如果你显存不好的话，不要点它显存，如果很好的话，四零九零之类的你 点他也可以，但一般常见的我们都是点生成次数，其实时间差的不是很多啊，但是每次数量这个 batch size， 你要把它点高的话，他会把你显存直接给顶满，甚至报错。我给大家报个错看一下啊， 然后一零二四乘一零二四四个 batch。 哎呀，这回没有报错成功啊，下回有 机会再给大家演示怎么报错啊。下面我讲一下。 cfg scale， 中文叫做提示词引导系数，它的意思就是你图片的相关性啊，数值越高，你图片就和提示词更相近，数值越低， ai 的想法就会多，一般低不要太低，高不要太高。零到一，我一会给大家看个例子。 ok， 我们看一下啊。同样的关键词， cfd scale 是零的时候他就是花的，零到一几乎都是花的，二的时候可以，因为我的关键词是 fully cover 的，所以这个关键词识别的不是特别好。然后往后看之后的这些关键词和图片的关系就比较多一些了。 比如说四到十左右，你看到十二的时候，图片就开始损坏了，一般你不要超过十，我都不建议一般九差不多了，你看从十之后图片就全部损坏，全部损坏，全部损坏，这也可能因为采样器的原因，当然还是不 建议调的太高，也不建议调太低。下面讲一下随机种子，这个随机种子就是一个 ai 产生绘画的一个随机数。我先给大家讲一下这个骰子和循环标志是干嘛的，如果我们说，哎，这张图片风格我觉得很不错，在哪里看他的 seed 呢？在在这里我们可以直接复制给他，粘贴到这里是一个办法， 我们也可以直接点击这个循环符号，把这个就直接复制过来了。骰子是干嘛的呢？骰子就是把种子调成负一，为什么是负一呢？ 只要这里是负一，那你 ai 出现的图就是全部随机，一般我们用负一多一些。然后下面这个种子差异度啊，我就不跟大家讲了，因为几乎是用不到的。这个东西也是有点像混合的意思啊，就是让两个种子做结合，假如说这是种子，我用五， 然后这种子我用六，他就会把两张种子的风格合成一张图，然后差异强度。假如我们调到中间的话，就好比 一半是五的种子风格，另一半是六的种子风格，这个大家下去可以试一下，我这里就不讲，因为它的用处不大。再接下来看就是这些插件，我会主要讲 ctrl nine， 会专门做一篇 ctrl nint 的用法教程，然后下面这个脚本，这篇视频我先讲到这里，下节课我会讲脚本， 本期视频我讲的所有内容都整理到了思维导图里面，链接我会放到评论区，免费供大家学习使用，里面有做重点标注，比如这些红色的字体是比较重要的，大家要反复观看黑色字体大家可以选择性的观看啊，因为有一些东西你不必要太去深究， 大家了解一下就 ok 了。如果我的视频对你有帮助，希望你可以一键三连支持我一下，我会有更多的动力生产更优质的 ai 教程，关注我，让你轻松掌控 ai。

首先是第一种模型， checkpoint 也被称为主模型或者大模型。文件存放的路径为 s d。 安装目录下 models 里的 stable diffusion 文件夹内文件一般大于二 g b。 目前 check point 的主流版本为 s d 一点五、 s d 二点一以及 s d x l。 下载安装的时候要记得区分不同的版本。如果下载的是 s d x l 的模型的话，可能需要你的 vip u i 版本大于一点六以上， 或者你不熟好一些环境之后才能使用。如果不是使用 s d x l 的模型的话，你在生成图片的时候记得图片尺寸最好不要大于一千零二十四， 否则很容易画出过多的细节，比如会有多手多脚的畸形细节出现。因为这些基础模型在训练的时候，参与训练的原始图片尺寸一般最高为七百六十八乘七百六十八，而 s d， x， l 的训练尺寸为一千零二十四 四乘一千零二十四。并且每个大模型都有自身比较擅长生成的图像类型，比如 anything v 五是专门用于生成二次元风格的 are realistic vision， 擅长写实风格的画风 revited 则偏向二点五、 d 风格。这些大模型自身也有对应的不同版本或者类型，比如有些版本模型本身就内嵌有 va e， 有些则没有。还有专门用于局部绘制的 in painting 版本的模型，下载的时候不要下载错版本了。 v a e 模型之前有讲过，相当于他能给生成的图片加上滤镜。 y 下载下来后放置在 s d。 文件夹， models 里的 y 文件夹内一般需要跟主模型搭配使用。在下载主模型时， 如果主模型没有内置的 vae 的话，一般会搭配一个 vae 文件供我们下载。但是现在的主模型一般都会内置好 vae， 通常情况下，我们默认使用八十四万这个 y 就可以，然后在设置中选择 sd， 勾选上对于拥有同名 ypt 的模型，忽略外尬 va 设置。这样的话，当我们使用某个需要 y 的主模型时，他就会自动调用同名的 va 模型。

个俗语曲，硬破大基层安装 x c i n s p n s g x c g 这个游戏安装的方法哈，首先不管是安装哪个，有四种情，那个四个，四个 那个后罪名的，然后那个 x c i 和 n x p 就是安装在这个图标，点击它， 首先我们把那个游戏，然后拷贝到文件里面啊，我们直接选选择看到没有，然后我拷贝了一个那个，如果是刚刚说的 x c i n x p， 就用这个 刚刚点进来的这个，然后点击右键，然后再点击右键安装啊，我这里因为是 x x z， 我就不到这里安装了，然后说 下 x z 啊， x c z 两个 z 安装在哪里啊？我们先返回一下，然后一样点，点相册，点这个 d d b i 啊，点这个，然后点第一个不动看节目，点第一个啊， 然后再选择看到这里没有 n x c 啊，我们选择它跟那个安装方法基本上都差不多，好，点击它，点折，选择 a， 然后这里这里一栏 sd 卡还是这个什么？我不懂，反正就是按选择 sd 卡哈，我反正选择 sd 卡这个，第二个选择 yes， 它的表示意思就是删除安装包哈，第三个不管它， 然后安，选择最后一个，然后点击右键安装，然后看到吧，六百零八兆，然后现在正在安装，然后呢，我们等待安装啊，等待安装完要一点时间，这时候不要拔电源，不要做任何动作。等待安装 啊，这里进度在走，三百六，三百八 啊，五百多， 好好安装好了，这就 ok， ok， ok 啊，英文全出来了，然后最后一行那个选择 b， 他就会返回上一栏啊，如果还有安装的就继续安装，照刚刚一样安装，如果没有的话就直接返回，看到没有就安装好了，好。

大家好，这里是异能电玩本期视频呢，我们就讲一讲游戏修改和导出导入存档，那本期视频呢，我们所用到的就是 checkpoint， 那 checkpoint 呢，我们在日常使用呢，我们直接打开呢，它是无法去运行，打开的，那会直接弹出 这款插件呢，我们必须进入增强模式才可以打开这款插件，或者说是安装我们的前端，我们先打开一下上期我们用到的 aw 小毛女， 那一种方法呢，我们按照前端还有一种方法呢，就是有一个增强模式的前端也可以安装一下， 小毛女呢会有一种这种提示，我们不用去管它，直接点是的确认就可以，也就是我们的自制插件呢， 还有一些叉 c i 的整合包啊，都会有这种提示，当然我们也可以在设置里面呢把它取消掉，那安装前呢验证 n c a 的这个签名呢，我们给它勾选掉点试的，那也可以把安装时启用增强模式呢，也可以给它选中下面自动的。 好了，我们安装了两个前端，我们先直接用 check point 的前端 就可以发现呢，我们的超面插件呢，就可以正常去使用了，那这款插件呢使用也是很方便的。那我首先呢，我们选中游戏 n a a 之后呢，光标会跳到这个新的这个 n n e w 这个这个位置，然后我们再按 a， 我们可以按他的，他这个呢是一个时间啊，还有一些序列编号，后面是我们账户的名称，当然你也可以自己去自定义。 那这个时候呢，我们的游戏存档呢，就在 swiss 当中呢，导出来了，也就是内存卡了，那也就是这个存档呢，我们可以导入到其他机器上啊，或者说做一份备份保存都是可以的。那这边呢可以看到我们导出的这个存档， 我们必返回之后我们打开 d b i 的 m t p 模式，当然这个操作在导出的时候呢，我们也可以使用读卡器去拷贝都可以的。 我们切换到电脑的画面，切换到电脑的画面以后呢，我们可以看到呢，这边就多出一个 switch 盘符和双击打开，那这里面的盘符一呢就是我们内存卡的个目录，双击打开之后我们找到 switch 的这个盘符， 双击打开这里面的文件呢就是我们内存卡当中插件的文件夹，我们找到 checkpoint， 然后打开第一个文件夹，那这里面呢就是我们正常去存档的一个文件夹。 在我们进入第一次进入到 checkpoint 这个插件的时候呢，那他会把所有的游戏呢以这种文件夹的形式呢套出来一份文件夹，其实我们打开里面是空的，我们找到刚才我们导出的那个游戏，那我们可以看到呢这边呢就是我们刚才导出的这个塞尔达 查的这个文件夹，我双击打开，那这里面就可以看到呢刚才导出的这个文件的名称，因为我没有改，所以他是默认的前面是日期，后面是账户名称， 那可以看到呢里面会有这种文件，当然我们也可以用此种方法呢去替换，我们去网上下载一些初始化存档，那我们打开这个 sl o t 的这个文件，这样那这里面呢就是我们的存档 零零零一零二零三，这四个呢相当于这是四个四，这是四个存档其中有一个是自动保存的，那像我们自己去下载这个存档的情况下呢，会有这种 sav 结尾的这种文件格式的文件，那这种初始化存档我们要使用的话呢， 也可以通过此种方法呢去使用，就是 checkpoint 这种导致存档，那零零零一零二零三，我们双击打开零零，我们把这边的文件呢拖进去， 当然如果说你之前存档还要要的情况下啊，我们可以提前呢把这个些文件等会这边先点下取消， 可以把这边这个塞尔达我们刚才导出的这个存档给他保存到自己电脑上面，然后我们再去一个替换， 那我们把我们本期视频所用的这个文件直接拖拽到零零，他会有一个复制和替换，也就是其实我们是替换相同文件之后呢，那存档呢？就会替换成，我们现在使用这种初始化存档， 把这四个存档呢都给它替换一下， 那这个存档呢就已经修改完成了，也就是我们改存档呢，其实有很多方法，包括 dbi 的 mtp 模式的七盘符是一种，那我们去通过 checkpoint 去导出存档之后 去修改导出的这个存档，然后我们在导入的情况下也是可以的，那这是第二种方法， 那别的方法我们先不讲，本期视频呢，我们就讲 checkpoint， 然后我们切换回 switch 的画面，切换回 switch 画面， 我们 nb 返回，我们再次进入插件，我们选中塞尔达， 选中之后摁 a， 之后呢光明到这个位置，然后选中我们改已经修改过的这个存档，摁 a， 然后摁 a， 那这个时候呢，我们的游戏存档呢，就已经导入我们修改过的这个存档了，当我们再次进入游戏的时候呢，就是一个初始化的存档，但是这边呢就不做演示了啊，方式都是一样的。 当然 checkpoint 呢，我们在日常使用当中呢，完全去可以把我们的所有的这些存档啊做一份备份， 那每个游戏呢，它都是单独的啊，关于 switch 当中，如果说有些游戏呢，你不知道它是什么名称，其实我们可以看到呢，这个位置都是有英文的啊， 那可以看一下，在你去电脑当中看的时候，你自己可以记一下这个名字，那在文件夹的位置呢，都会有这种名字，我们去挨个去使用就可以了。那可以看到这边都有名字啊，每个游戏都有英文的名字。 好了，那 checkpoint 的导出，导入存档和修改存档呢，这边呢也就讲解到这里了，那有需要改机和购买整机的小伙伴呢，都可以私信我，私信我的话呢，都会获得我的个人微信，那在本店改机和购买整机的小伙伴呢，都会做到有问必答， 售后无忧。好了，那本期视频呢，也就到此结束了，感谢大家的观看，喜欢的小伙伴记得点赞评论加关注，谢谢大家，我们下期再见。

hello， 大家好，我是大包 ai， 今天带大家了解一下 stable diffusion 的几种模型，大致分为五种模型，分别是 checkpoint 模型、 v a e 模型、 embedding 模型、 hyper network 模型、 lower 模型。可以先简单把 s d 理解成一件画室，我们是甲方，需要在画室中找一名画师帮我们进行绘画。 每个 checkpoint 都是一名画师，比如我们选择其中一位画师唐伯虎，他只接触过水墨画，所以擅长的是水墨画，那么我们就不能强行要求他帮我们画出一幅写实的图片出来。 v a 一可以理解成不同颜色的画笔，用于增加滤镜。有些画师自身就带着画笔，而无需我们再去下载。 v a 一来使用 laura 可以理解成一些指定的图片，我们拿着这些图片，要求画师给我们画出图片上的特征。 inviting 是一张写满文字的纸，文字详细的描述出图片的某些内容，然后让画师根据文字进行作画。 network 则是一张某种风格的图片，让画师学习一下这张图片之后进行绘画，效果不如 laura。 这些模型可以直接在秋叶启动器的模型管理中进行下载，也可以自己到模型网址里下载。这些不同种类的模型 需要分别放置在不同的文件夹内，并且文件夹内可以新建子文件夹进行分类管理。在下载模型之后，记得不要搞混，放错位置。放置模型的文件夹里 可以保存一张与模型名称一样的 png 图片，这样在 sd 的页面中就能够将这张图片作为该模型的略缩图。也可以在生成图片之后点击对应的模型，设置该图片未略缩图。 也可以安装 c 站助手或者 lori 提示词助手等插件，插件会自动下载原始参考图作为模型的列缩图，列缩图的大小可以在设置中选择扩展模型进行调整。

下一个问题是显卡不同出的图也会不同吗？据我现在的了解，在幺零叉叉系列显卡上有幺零六零七零八零六六这样的显卡上，因为芯片的关系，在跑图的时候确实会出现相同参数图片不一样的情况。 这个呢是硬件问题，我们没有办法解决。回到我们的 ui 界面，呃，有很多小伙伴还是在问，左上角的这些快捷的选项是怎么出来的？这个呢是在设置用户界面，然后拉下来， 这里有一个快捷设置列表，我们输入这串文字，然后保存设置，重启外部 ui。 最后我再说一个关于画面尺寸的问题，评论区很多人都在说他的硬件很好，或者觉得画面不 不够精细，所以呢就把宽高拉的很大，爆了显存，或者说出了鬼图黑图。我说一下这个问题，我在之前的视频里也反复提到过，我们的画布大小会影响图片的结构和质量， 因为现在大部分的模型都是用五幺二乘五幺二来进行训练的，当你选择的画面超过一零二四之后， 既不会让画面变得更精细，也不会出所谓的好图，而且对硬件压力也非常大，因为这种大尺寸他不在 ai 模型平时的这个训练范围之内，他的这个画布尺寸不是大家想的一零二四，就是五幺二乘以二 五幺二能出的图，我用一零二四不就是放大了一倍吗？他不是这个意思，他们的原理是不一样的，他的原 不是说是五幺二放大成了一零二四，所以说大家在设置宽高的时候，真的不要把画面调的太大，这个是没有实际意义的， 我们用五幺二乘五幺二或五幺二乘七六八七六八乘五幺二，我们用这样的宽高就可以。以上呢就是今天的问题解答和我个人那些碎碎念， 大家还有什么问题，我们还是可以继续在评论区里沟通交流，然后我总结一下，有机会还是做视频给大家统一解答，感谢大家的观看。

你的经历也能训练自己的模型了。这是我用 n j 训练好模型，然后生成的图片，几张图片的色调统一，风格一致，画面具备连续性，故事感也比较强，衔接起来都是个电影片段了。 这就是 ng 最近更新的堪比 sd 模型训练的功能 two， 这个功能让我们可以去生成一系列固定风格而且具备连续性的图片，离精准空图又更近一步。老规矩，给大家上个操作 内容偏详细一点可以先收藏，后面慢慢看。在 disco 里面输入斜杠 two， 然后输入我们的模型训练提示词， 这个提示词跟我们平时纹身图的提示词是一样的，但是这里我们更侧重风格的描述，比如我想要一个比较有电影感的风格模型，那我的 描述词可以是这样的，一个中国女生电影镜头倾城色调朦胧感，八 k 分辨率。对于前面的中国女生，我们不做过多描述，侧重在后面的风格描述上。输入提示词以后， 确认发送他会跳出一段提示。这里是让我们选择训练模型的数量，数量越多时间就越长，我们先选个三十二点下这里，接下来就是等待训练， fast 模式下，也就两分钟左右就完成了，好了以后就会调出这个提示，这里有穿链接，点进去就能看到训练好的模型。接下来我们就慢慢调， 当找到一个自己满意的模型以后，点击他，然后来到页面底部，在这里复制他的模型代码，就是这个以后我们想要用 这个模型，只要在结尾加上杠杠 style， 然后加上你的模型代码，稍微演示一下，还是刚刚那段描述词，我们把女生的描述换成男生结尾加上模型代码发送，可以看到 整个风格跟色调都是跟我们的模型一致的。 ok， 更多 ai 声图技巧，我们后面慢慢分享，一起学习。

大家好，今天我们来说一下秋叶大佬的训练劳尔模型的整合包工具 sd 春呐，他的这个整合包呢，跟我们之前讲的这个扣呀 ss gui 的这个训练训练参数呢？训练源码和模型 是一模一样的，只不过这是秋叶大佬进行了一下整合和优化，还有中文化，也就算是中文化的版本。那么我昨天试着用这个秋叶的这个版本呢，训练了一个模型，我是找了圣斗士的图片素材来训练一个模型， 训练好的模型呢，只有三十六兆，但是也可以用了。训练完成的模型是这个后面不带编号的这个模型，将这个模型呢复制到 stable diffusion 里面来，我们去使用这个 lower 模型，因为这个我们训练这个模型是 是二次元，是动漫的吗？所以说在 sleeper defusion 里面 check point 这个模型，你要选择一个二次元动漫的一个模型去给他生成。一开始呢，导入这个模型会发现我们生成的图片这种已经花掉了，模糊不清楚了，这是由于我们训练 过泥河的原因。过泥河的话，我们就把这个 lora 的这个权重呢，从一给它降到降低一点零点六到零点八，可以偏向于我们这个 lora， 但不至于过泥河。你设置为零点四到零点五的话，它是偏向于拆个 pose 模型，而仅仅加了一点这个 lora 的元素。 后面呢，我把这个权重给他降低，降到零点六以下，零点零点四到零点六，我们看一下结果， 那么这个输出结果呢，就能保持保持好我们这个画面的完整性，还能够加上圣斗士的这种铠甲元素， 就生成的模型质量上来说，秋叶大佬的这一款工具呢，和我们之前用 koya s s g u i 的这个工具去训练出来 模型，结果呢，其实是一模一样的，没有没有说谁好谁坏，只不过秋叶这个是更利于偏向于新手，而且不需要原码安装，直接解压缩就能用。那么他的这个安装包呢， 我已经上传到我的网盘里面了啊，也分享给大家，可以去下载了，大家可以去直接去找雀跃大佬的 这个下载地址，也是可以的。那么之前呢，我出过八戒以下现存宝马训练的安装与操作步骤这个详解，那么讲的就是我们这个 扣一 s s g u i 的这个训练教程。那么之后呢，又出了一个 local licurice loha 训练模型的这个方法都是八界显存以下的训练，所以说我们这个秋叶大佬的这个整合包呢，其实也是低显存可以训练的，也是八界以下的。他这个操作非常简单， 我来给大家就是讲一下他这个操作，我们下载好他这个压缩包之后解压缩，你用国内加速更新或者是强制更新都可以，这个看你有没有魔法了，如果你有魔法的话，你也可以用国内加速啊， 但是同时呢，你又能用这个强制更新点一下，这强制更新呢就开始更新一些库，更新完成之后， 我们点击这个启动脚本就可以直接一键启动了。一开始我们启动界面是来到这个界面训练通用模型，这一边你要设置一下通用模型呢，就是用来训练罗拉模型的基础模型， 它存放在 s d 杠 models 这个文言夹里面，你可以去你之前的 stable diffusion 的这些模型里面呢，去找到你的这个 v 一点五或者是 v 二点一的这些基础模型。 行，去给他复制到我们的这个文件夹里面，然后呢将这个模型基础模型的模型名字呢给他粘贴到这里面就可以了。那么下面这个数据及设置呢？也就是放在这个 trin 这个文件夹里面，我们来看一下，在这个 trin 文件夹里面， 这个你可以新建一个文件夹，我的比如说这是我自己创建的一个文件夹，然后里面放图片的数据集，名字呢也有讲究。嗯，在里面再创建一个文件夹，然后前面要打上一个数字，后面横杠，然后后面跟名字， 前面这个一百呢，什么意思呢？比如说我们这里面有十六张图片，那么前面这个一百就是将我们这个十六张图片呢，训练一百次就是一百，乘以十六就是一千六，那么一千六呢？再乘以我们这个训练相关参数，最大训练轮数十， 那么一千六再乘以十，也就是总共要训练一万六千步，训练一万六千步呢，大概需要四个小时，我是十二 g 的现存训练了四四个小时。那么来说一下这个正则化数据路径，这个是用来存放你的正则化。什么是正则化？ 就是在之前的啊，训练 lora 的，训练 lora 分类图片的时候给大家讲过，这里面是放分类图片级的啊，如果大家不知道分类图片级是怎么来训练设置的，可以去看我前面的视频 lora 分类训练，那么下面呢是一个分辨率五幺二乘五幺二的，如果你现存 很低的话，设置成五幺二乘五幺二的，中等的话设置为七六八乘七六八的，高档的话你可以设置为幺幺零二四乘幺零二四。好，下面这个保存设置呢，这个我们要起我们的 logo 模型最终生成的文件， 这是输出目录，输出目录保持默认，你不要变啊，因为这个也不影响你。然后下面是这个每几轮保存一次，他是每二轮保持保存一次，那么输出的这些模型的结果呢？就是二四六八啊，每过二保存一次，但是呢总共他要保 我总共他保存五个模型，这个保存五个模型呢，也是你自己可以设置，你想保存十个就保存十个，想保存一百个就保存一百个。 好，下面这个相关参确认相关参数，这个十呢，一般我们也是保持默认不动，如果你这个设置设置为二十呢，一千六乘以二十，你就三万二了，三万两千步了，你就再加四个小时 pc 大小啊。如果你显卡非常好的话，也可以设置为二，显卡一般设置为一。学习率，这个默认保持不要动，因为他这个学习率呢啊，跟我们之前 在 step 第六任这个学习率显示的方式不一样哈，因为我们之前显示的方式都是零点几，都是数字，他这个啊不知道代表什么，大家可以去学习一下秋叶的这个参数的这个概念，这个保持默认不变啊，这些都是保持默认不变的，大家可以看他下面的这些中文解释吗？ 这些中文解释一般都能看得懂啊，忘了给大家说那个数据级是怎么来训，数据级是怎么来产生的？ 数据级是在这个 wd 一点四这个标签器里面，这个标签器里面我们把这个数据级目录呢，也就是我们这个 trend 这个文件夹里面这个目录 路径给他复制一下，给他复制到这里面。下面呢参数我们保持不变啊，我们直接点启动就能够生成这些数据及文档了啊，我们还回到新手，这里面这些可调的参数也是比较少 啊，我们就可以保存一下我们的这些参数，也可以读取我们刚才保存的参数，也可以删除进行管理。下面呢我们直接点击直接开始训练，就可以直接开始训练我们的模型了，如果你对参数比较了解的话，你可以选择专家模式、 自然模式，这里面可调的参数更多，更为细节一些。那么既然我们是用 ai 啊，当然是让他更简单更好，我们更希望呢是 用一键导入别人设置好的参数去进行训练，因为我们自己去设置参数参数的话，我们对概每个参数的概念并不清楚啊，也不知道生成的结果会怎样，那这里面呢还有一些参数讲解，大家如果想学的话，可以去学习一下这些参数讲解 好了，那么今天呢，关于这个秋叶版的这个低配版 lower 训练的整错包呢，就给大家分享到这里，如果大家觉得有用，那么请为我点击关注加三连，我们下期 ai 课程再见！

一键炼丹，大家是不是还在为训练模型苦恼？就在一周前，朱泥匠大神更新了赛博丹炉，简化了操作繁琐的训练。下面是创小四带来的实操教程，打开解压好的压缩包运行程序， 选择需要训练的模型和保存的名字，这里上传训练集，找到 trim 文件夹里的 amate， 修改前面的数字，调整训练步数， 点击开始训练，然后这里等炼丹结束就好，右边还能看到生成的样子。 训练好了，打开模型文件架，这些模型可以都试试。挑出你喜欢的，来到 s d， 输入 prom， 选择刚才训练的模型。我们使用上个视频讲的脚本，不明白的可以到上个视频看看详细教程。 今天的教程就结束了，点击免费小红心，更有动力给大家带来更多好的内容。

我们来说一下过硬核和嵌硬核是什么东西啊？我相信很多人他接触了很多的模型之后呢啊会看到 啊很多图像的一个生成，需要了解过你和欠你和是这个是什么概念才能合理的运用这个模型， 那么过你和欠你和呢，其实也是比较简单的，就是在我们模型的训练中呢，对于训练级 呃训练次数的一个是否在一个合适值的表现，比如说我们训练的比较少呢？比如说我们一个二十的途径，我们训练了一次他就会，对吧呈现这么一。第一个这个情况就是我只有一条线，我没有任何前后拐弯的去学习，我只有这么一条线，那么 我从刚开始给的图集到最后我呈现出出来的主题是几乎是呃相同的一样的，没有什么改变，没有学习到其他图集的一些信息，然后也没有学习到这么多的这个节点上， 那么这个合适的一个礼盒的情况呢？其实就是对于我们这个各种学习的一个节点上，他几乎都 在一个呃平滑的一个线中，然后进行学习，那么这个呢就是一个比较这个合适的礼盒的情况，也是我们会觉得呃这个模型相呃相当不错的一个情况。 那么过你和呢？就是呃这个线呢，他因为这个学习次数太多了，所以他在每一个节点上都啊逗留了，所以他就呈现这种很 弯弯曲曲绕绕的这种线，那么这个就是一个过敏核的情况啊，那么在训练级的表现上呢，其实过敏核的模型不一定会表现的很差，但是在测试的时候他确实会表现的呃，不尽人意， 千里河呢是指在模型，在训练基地上都表现的都不好，那么我们用直接可以用测试来测试这个测试来就这个看是否模型过里河了。那么最左边呢，这个就是过里河的情况啊，我把这个我的 lora 它的这个权重呢直接设置到二了， 所以他直接可以成为一个他已经泡面了，那么中间这个就是啊，我想要这么一个中中式的这么一个庭院的东西啊，元素在这，所以我就调到了一，然后他的这个 信息呢，也是相当的表现的很正确，那么这个就是一个适合你的情况。那么右边这个呢，他虽然图生产好， 但是我想要的这么一个中式的这样一个体内的感觉他没有表现出来，他只是个简单的这个草坪，简单的路，那么这就是一个欠你核的情况，他并没有想表现出来我想要的信息， 好，这就是故里河和倩里河的一个大概的解释。那么像其他的视频一样，如果我们的视频内容有任何的错误，欢迎您进行指出。对于我们的视频有任何的问题和意建议 都可以以邮件的形式发送给我们，我们将以最快的速度为您进行回应。那么这个视频就到这里了，我们下个视频见。