CivitAI用于二次元图像风格创作、写实照片等多样风格创作的社区
(通称C站)是一个稳定扩散(Stable Diffusion)模型社区,集结了上千个模型和数万张搭配提示词的图像,极大地降低了稳定扩散技术的学习门槛[1]。以下是C站推荐的一些卓越模型:
- Checkpoint模型: 通过Dreambooth训练方式获得的大型模型,生成效果优秀,尽管训练速度较慢且模型文件较大[1]。
- DreamShaper: 能够生成多种风格的人像和风景图。
- Lyriel: 实现顶级的光影效果和人物风景细节。
- Protogen: 由多个不同的优秀模型融合而成,适用于多种风格。
- Dreamlike: 分为Dreamlike diffusion 1.0和Dreamlike photoreal 2.0,分别偏向插画和真实照片。
- Realistic vision: 实现极具真实感的人物和环境塑造。
- Counterfeit: 高质量二次元、人物、风景模型,需要加载额外的VAE模型以提升色彩表现。
- MeinaMix: 高质量二次元、人物模型。
- DDicon: 生成B端风格元素的模型,需要与相应版本的DDicon lora一起使用[1]。
- Product Design: 专注于工业产品设计的模型。
- Isometric Future: 专注于等距微缩模型。
- Vectorartz Diffusion: 着重于矢量风格的模型。
- Samdoesarts Ultmerge: 由Samdoesarts设计的艺术模型。
- LoRA模型: 一种轻量化的模型微调训练方法,用于输出具有固定特征的人或物,具有快速训练和小模型文件的特点。
- Textual Inversion模型: 利用文本提示来训练模型的方法,能够生成具有固定特征的人或物,其模型文件非常小。
- Hypernetwork模型: 类似于LoRA,但模型效果不如LoRA。
通常情况下,Checkpoint模型与LoRA或Textual Inversion模型的搭配使用能够获得更出色的生成效果
CivitAI官网:https://civitai.com/
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