【AI绘画教程】StableDiffusion出图颜色偏白发灰?用好VAE立马解决!(附VAE模型下载)

news2024/11/24 17:11:16

大家好,我是画画的小强

之前已经给大家推荐过不少AI绘画中 Stable Diffusion WebUI 的大模型,今天为大家介绍一下 WebUI 中“外挂VAE”的相关内容,可以解决我们在用大模型出图过程中出现的图像颜色发灰、发白的问题,一起来看看吧 ~

文章目录

    • 1)VAE 简介
    • 2)如何判断是否需要使用 VAE 模型
    • 3)VAE 模型下载
    • 4)VAE 的使用与管理
      • 零基础AI绘画学习资源介绍
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1)VAE 简介

VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也能在一定程度上改善局部细节的生成质量,如手部、服装、脸部等,我们可以简单地把它理解为一种“滤镜”。

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2)如何判断是否需要使用 VAE 模型

VAE 模型不能单独使用,要配合大模型一起使用。但不是所有大模型都需要使用 VAE, 因为一些稳定的大模型本身就自带 VAE ,可以直接生成色彩正常的图像,再使用 VAE 可能会起到反作用。

而有一些大模型在融合训练的时候 VAE 被损坏了,导致生成的图像色彩不佳,就需要搭配外挂 VAE。我们可以通过以下 2 种方式判断一款大模型是否需要配合 VAE 使用:

① 根据图像生成效果判断
判断是否需要使用 VAE 最直接的方式就是看生成图像的效果,如果颜色发灰、发白,与你看到的参考图像效果有明显差异,那么就需要启用 VAE。

② 看大模型的发布提示
一些大模型在发布的时候,如果需要使用外挂 VAE,会在发布声明里说明。如下图的Aniflatmix 大模型,在模型介绍页面就明确有提到需要配合 VAE模型使用。我们可以按提示在网上搜索相关资源 ,然后下载使用就可以了。
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3)VAE 模型下载

C 站可用 VAE 模型:https://civitai.com/models (需科学上网)

VAE 模型和其他 AI 绘画模型一样,资源主要集中在 Civitai 和 Huggingface 两个平台上。我们可以在 Civitai 上通过筛选查看所有可用 VAE 资源,或者直接在互联网上搜索你需要的 VAE 的名称寻找资源。

这里也为大家推荐几款常用的 VAE 模型,可以解决大部分的图像色彩发灰问题。

① 通用 VAE

ema-560000: stabilityai/sd-vae-ft-ema-original at main (请扫描免费获取哦)
mse-840000: stabilityai/sd-vae-ft-mse-original at main (请扫描免费获取哦)

StableDiffusion官方推出过 2 款 VAE ,vae-ft-ema-560000-ema-pruned 和 vae-ft-mse-840000-ema-pruned,它们适用于各种风格的大模型,能有效提升画面色彩的鲜艳程度。从使用经验来说,ema-560000 会明显地修改画面的细节,mse-840000 则没有那么明显。

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② 风格化 VAE

ClearVAE:ClearVAE - v2.3 | Stable Diffusion VAE | Civitai (请扫描免费获取哦)
kl-f8-anime2:https://civitai.com/models/23906 (请扫描免费获取哦)
Anything:https://civitai.com/models/110630/anything-model-vae-v40 (请扫描免费获取哦)

有些 VAE 则只适合特定风格的大模型,大家在下载的时候可以仔细阅读 VAE 制作者的使用说明。比如 ClearVAE、kl-f8-anime2、anything 等,都是适合动漫风大模型的 VAE。

不同的 VAE 下,图像生成效果会略有差异,大家可以根据实际情况对比选择:
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4)VAE 的使用与管理

VAE 模型下载后,需要放进根目录的 models\VAE 文件夹内;如果要卸载某个VAE,也是在VAE 文件夹中删除对应的文件就可以了。
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在 WebUI 中,选择好大模型后,在“外挂 VAE ” 的下拉栏中选择对应的模型就可以了;不需要 VAE 的话,默认“自动”或者“无”。
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以上就是本期为大家分享的 Stable Diffusion WebUI 中「外挂 VAE」的相关内容,喜欢本期推荐的话记得点赞收藏支持一波,之后会继续为大家推荐更多实用的 AI 绘画干货。

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