AI绘画: Stable Diffusion初级教程 04 — VAE介绍

本文是Stable Diffusion初级教程的第四篇，将介绍Variational Autoencoder（VAE）的内容。VAE的全名是Variational autoencoder，翻译为“变分自编码器”。本教程将探讨VAE的作用，包括其在绘画中的应用，以及如何使用它来改善图像的效果。

VAE的作用

VAE是一种机器学习模型，其在AI绘画中具有重要的应用。它主要有两个作用：

1. 滤镜：VAE可以用作图像滤镜，通过加载不同的VAE模型，可以改变图像的饱和度和色彩效果。不同的VAE模型会产生不同的滤镜效果，使图像呈现出不同的视觉特点。

2. 微调：除了作为滤镜，VAE还可用于微调图像的细节。这通常不会影响图像的主要元素，但可以改变图像的某些部分，使其更符合用户的需求。

通过加载不同的VAE模型，用户可以在图像生成过程中实现不同的效果，从而增强创作的多样性。

使用VAE

VAE模型可以在C站下载，但收录相对较少。另一个获取VAE的方法是通过一键启动器的模型下载模块。用户可以根据自己的需求选择合适的VAE模型。对于使用chilloutmix模型的用户来说，通常不需要加载额外的VAE，因为该模型已经具备丰富的色彩效果。然而，对于其他模型，加载适当的VAE可以改善图像的效果。

用户可以将手动下载的VAE模型放置在特定文件夹（通常是...\novelai-webui-aki-v3\models\VAE），然后在webui中的VAE下拉菜单中刷新以查看并选择所需的VAE模型。一个常用的VAE模型是84000，用户可以尝试使用它来实现不同的绘画效果。

总的来说，VAE是AI绘画过程中的有用工具，通过加载不同的模型，用户可以实现各种视觉效果，从而创作出多样化的作品。
这是Stable Diffusion初级教程的一部分，旨在帮助用户更好地了解AI绘画技术和工具的使用。