我要评论这篇文章我们先对 web ui 的界面进行一个基本介绍，并对 ai 模型的常见分类进行了一个简单介绍，并给出了寻找所需 ai 模型以及下载安装的方法。
unsetunset界面介绍unsetunset
当安装好 stable diffusion webui 后，我们先简单介绍一下操作界面，看这张图;
操作界面主要由文生图，图生图，高清化，图像信息，模型合并，训练，设置和扩展插件组成。下面作一个简单介绍。
文生图
文生图顾名思义，ai 会根据你输入的文字来生成图片，这里的文字专业叫做提示词 （prompt) ,同时提示词分为正向和反向,分别对应文生图下面的第一个框和第二个框，正向提示词是你想看到的内容，反向提示词则是需要排除的内容。
下面的各个参数会影响生成图片的质量，大小，样式等，后续在实操阶段我们会继续讲解。
图生图
图生图，即在原有图片的基础上，重绘图片。在我之前举的例子当中，将一张图片二次元化就是图生图。
高清化
高清化也很好理解，就是在原有图片基础上进行高清化的操作。
当然真正操作起来并没有这么简单，有许多使用技巧和注意要点，在后续实际操作时再一一讲解。
其他菜单这里就不一一介绍，后续会进行深入讲解。下面我们进入模型安装。
unsetunset模型安装unsetunset
之前有介绍过 stable diffusion web ui 只是一个操作界面，真正将图片生成出来的是各个已经训练好的模型。不同的模型所训练的学习的数据不一样，因此他们生成图片的风格也各不相同。
下面我们就需要先进行模型安装，只有模型安装好之后，才能将图片生成出来。
这里推荐在c站找模型和下载模型，c站（civital）是全球最大的ai绘画模型分享平台，汇集了大量的ai绘画模型，供用户上传、分享和下载，也可以查看其他人发出的优秀ai绘画作品，同时也像一个社区一样供广大 ai 绘画玩家进行技术讨论。
下面是c站链接：
https://civitai.com/
你只需要点击右上角的筛选按钮就可以根据多个维度来筛选模型，如模型类型，时间，模型状态，模型的基础模型，评分、热度等。点击进入一个模型之后，通常作者会放上几张具有代表性的图片供你参考，并且给出一些建议参数和注意事项。
模型下载好之后，只需要放在 stable diffusion webui 的models 文件夹下即可。如下图：
不同类型的模型放在对应的文件夹下即可，相信初学者可能对于模型分类如 chekpoint，vae ，lora 等概念比较容易感到迷茫。下面我们就来详细说明一下不同的模型类型的应用和区别。
unsetunset模型类型unsetunset
checkpoint
checkpoint 模型也被称作为大模型，前面有提到过，ai 生成图片的风格和使用的大模型有关，你可以把大模型理解为一本具有特定风格的百科全书，它会包含该风格内容的大量信息，通常会有几个 gb 的大小，一般后缀名为 .ckpt 或者 .safetensor，当你想生成特定风格的图片时，就要去找对应风格的大模型，同时，大模型的质量也会显著影响生存图片的质量，起一个定主基调的作用。
可能会有人好奇，为什么这种大模型会叫 checkpoint ，对于玩过单机游戏本人比较好理解，可以类比于游戏存档；大模型在训练过程中会需要大量的时间和计算，当完成一些关键节点后，会进行保存，保存时间节点就叫检查点 checkpoint ，因此，一般大模型都具有可以更新迭代的特征。
vae
vae 的全称叫 variational auto encoder ，中文叫变分自解码器，之前的文章我们有提到过ai 生成图片的过程是从原始图片扩散信息，之后再重新逆扩散生存图片；而 vae 主要就是负责重新逆扩散生成图片这一过程，你可以把不同的 vae 理解为照相时使用不同的滤镜。一般来说，基础大模型都会推荐对应的 vae ，并且最近有许多大模型都会自己集成 vae ，具体原理这里不作过多介绍。
hypernetwork
中文叫超网络，常用于画面微调。
embeddings
embeddings 中文叫词嵌入。曾用于对画风的微调。
lora
lora 中文叫低秩适应模型，通常用于固定人物特色特征。
对于后三种模型的介绍较为简单，因为直接介绍其概念的话，比较难以理解它真正使用的时候的作用以及三者之间的区别和联系，后续我们会在实操阶段再来对这三种模型做一个详细的对比和解释。
当模型安装好之后，我们就可以真正的开始进行 ai 绘画了，下篇文章我会使用文生图的功能去真正生成一张图片，并在此过程中，详细介绍一下提示词的使用方式和常见分类，以及出图参数的作用和使用方法。
以上就是这篇文章的全部内容啦！我们下篇文章再见。
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