stable diffusion中Hypernetwork与其他模型的区别

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在 Stable Diffusion 中,有几种不同的模型可以用于生成图像,其中包括 Hypernetwork、checkpoint 模型、LoRA 模型和 embeddings。尽管它们在一些方面相似,但它们之间也存在一些明显的区别。stable diffusion 中 Hypernetwork 与其他模型的区别

Checkpoint 模型

Checkpoint 模型是包含生成图像所需的所有必要信息的模型。通过其文件大小,我们可以区分它们。这些模型的体积范围从 2GB 到 7GB 不等。相比之下,Hypernetwork 模型通常要小得多,低于 200MB。

与其他模型不同的是,Hypernetwork 无法单独运作。它需要与 checkpoint 模型配合使用,以生成图像。

LoRA 模型

LoRA 模型与 Hypernetwork 非常相似,它们的文件大小也相似,通常低于 200MB,比 checkpoint 模型要小得多。

然而,一个明显的事实是,LoRA 模型比 Hypernetwork 模型能够产生更好的结果。

Embeddings

Embeddings 是一种称为“Textual Inversion”(文本反转)的微调方法的结果。与 Hypernetwork 类似,文本反转不会改变模型本身,而是通过定义新的关键字来实现某些样式。stable diffusion 中 Hypernetwork 与其他模型的区别

Embeddings 和 Hypernetwork 适用于 Stable Diffusion 模型的不同部分。Embeddings 在文本编码器中创建新的嵌入,而 Hypernetwork 则将一个小型网络插入噪声预测器的交叉注意力模块中。

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