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sd本地8g显存推荐模型
〖壹〗、 对于8G显存的本地设备，Stable Diffusion（SD）推荐使用的模型可以考虑如pony这样的SDXL模型，但需注意可能会受到一些限制。显存限制与模型选取 在8G显存的条件下，选取 Stable Diffusion模型时需要特别关注显存的使用情况。
〖贰〗、 综合推荐模型Dreamlike写实风格模型，出图效率高，适合快速生成高质量图像。Openjourney类似Midjourney画风，适合创意设计或概念艺术，生成效果富有想象力。注意事项：所有模型均支持开源免费使用，但部分需硬件配置要求（如显存≥8GB），建议根据设备性能选取 适配模型。
〖叁〗、 使用SD的txt2img功能生成较小的草图，推荐尺寸为480*240，这一尺寸比例与屏幕一致，且大小适中，便于快速生成和筛选。草图的主要目的是确定构图，关注图片元素是否满足要求。可以批量生成多张草图，并挑选最满意的一张进行后续处理。
〖肆〗、 硬件配置要求显卡：优先选取 英伟达（NVIDIA）显卡（N卡），官方推荐显存8G，最低6G起步，4G显存也可使用但性能受限。例如，1080 8G显存生成一张512*512尺寸图片约需40秒，显卡性能越强、显存越大，生成速度越快。若使用AMD显卡（A卡），部署后无法调用显卡生成，需依赖CPU，速度较慢。
C站比较受欢迎 的LoRA
C站比较受欢迎 的LoRA是专为Pony Diffusion V6 XL模型设计的“Styles for Pony Diffusion V6 XL ”这组LoRA。以下是关于这组LoRA的详细解受欢迎程度：这组LoRA在C站上受到了广泛欢迎，下载量甚至超过了一些为Pony设计的其他内容，这反映了其受欢迎的程度和用户的认可度。
在C站上，Pony Diffusion XL模型因其独特性能，已然成为热门宠儿。尽管它并非榜单之首，但其受欢迎程度不言而喻。作者在评论区中对其赞誉有加，更有一组专门为Pony设计的LoRA下载量竟超过Pony，这在一定程度上反映出该LoRA的受欢迎程度。
然而，有人提出了创新的解决方案：通过训练有素的3D模型，如Hipoly 3D Model LoRA，来提升AI在绘制手脚方面的表现。在C站的热门下载排名 榜上，这个模型因其在lora类别中的优秀表现而备受瞩目。然而，需要注意的是，LoRA通常适用于二次元场景，对于真人模型的处理可能有所限制。
照片级画质的Pony模型
推荐一款名为Real Dream的模型，它以Pony底模为基础，融合了SDXL的优秀特性。根据作者建议，使用Euler a或DPM++ SDE Karras采样器，20-30步可获得更好的质量。对于LCM与DPM++ SDE Karras，采样步骤8，Hires，启用Hires Fix，放大器潜在，Hires步骤2，hires。
lora必须要配合对应大模型吗
〖壹〗、 LoRA比较好 配合对应的大模型使用，但并非绝对必须，不过配合对应大模型效果通常更佳。以下是具体分析：配合对应大模型是理想情况LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种大模型轻量级微调方法，其工作原理是在大模型的基础上，通过引入低秩矩阵来对模型的参数进行微调，从而让模型能够适应特定的任务或数据分布。
〖贰〗、 与大模型的协同工作Lora模型的使用需要配合大模型进行。大模型作为基础框架，负责生成图片的大致内容，而Lora模型则在此基础上进行微调，细化风格或特征。这种协同工作的方式，既保证了生成图片的多样性，又提高了图片的精准度。
〖叁〗、 在Stable Diffusion软件中作图时，Lora模型需要配合主模型的使用，实现对图片结果的调整优化输出。当出图结果不符合预期时，可以通过调用Lora模型来进一步优化图片。
〖肆〗、 使用LoRA技术时，可以配合HuggingFace的peft库进行训练。用户只需要指定在哪些层应用LoRA（通常是Transformer的注意力层），然后设置相关参数即可开始训练。训练完成后，用户可以将训练好的LoRA文件保存下来，并在需要时加载使用。综上所述，LoRA技术是一种高效、低显存占用的大模型微调方法。
〖伍〗、 某些Lora模型可能只适用于特定的大模型或版本，用户需要仔细查看说明。Lora模型的数量：用户不要混用太多的Lora模型，因为过多的Lora模型可能会导致模型之间相互污染，影响生成图片的质量。建议用户根据需要选取 适量的Lora模型进行组合使用。
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