ComfyUI（7）— 模型区分

目录

引言

核心关系概括

详细区别与对比

深入解析

SD 1.5

SDXL

LoRA

在 ComfyUI 中的使用

 基础模型的使用

LoRA 的使用

在ComfyUI中的加载方式

总结与选择建议

引言

LoRA、SD 1.5 和 SDXL 是 Stable Diffusion 中使用最广泛的模型类别，理解它们的区别和关系对生成高质量图片至关重要。为什么讲下这个的基本原理，是因为从应用的角度上将，VAE编解码，大模型，及你使用的controlNet 等最好需要配套。不然可能直接报错。如果你不懂最基本的原理，可能会经常出现：(768,1024) not matches (1024, 1024)类似这种。

你可能并不知道要怎么修改。但可以肯定的是，你使用的大模型底膜以及各种 controlnet等极大可能出现不配套的情况。

核心关系概括

SD 1.5 和 SDXL 是基础模型。它们像是“大学毕业生的基础知识和技能”。

LoRA 是微调模型。它像是针对某个特定岗位的“短期高效技能培训包”。

你不能单独使用LoRA，它必须与一个基础模型（SD 1.5 或 SDXL）结合使用。Lora你可以理解成事站在巨人的肩上，只是做参数微调，但是它本身比较小。

这句话如果要彻底理解，你需要有深厚的数学功底。特别是线性函数，矩阵等知识。我在这里不做过多解释。你只需要知道Lora本身我们虽然称他为一个模型，但是他本身只是一个基础模型的优化调优，更说的直白点，核心是减少底模的基础运算量达到一个更好的效果。

详细区别与对比

现在官方给出的SDXL相较于SD1.5模型并不算非常丰富，一般情况下，我个人还是使用SD1.5的底模居多。

深入解析

SD 1.5

特点： 由于其轻量化和庞大的社区，至今仍是许多人的首选，尤其是在资源有限的显卡上。

使用场景：

显卡内存较小（如 8GB 或更少）。

需要快速出图进行概念测试。

想使用某个只有 SD 1.5 版本的特定风格模型或 LoRA。

SDXL

特点： Stability AI 的官方升级，在几乎所有方面都优于 SD 1.5。它能更好地理解自然语言描述，生成的图像在光影、质感和构图上都更胜一筹。

使用场景：

追求最高图像质量。

使用复杂的、句子式的提示词。

需要生成高质量的1024px及以上分辨率的图片。

拥有足够的硬件资源（推荐 12GB+ 显存）。

LoRA

核心原理： 它不修改基础模型的全部权重，而是通过注入一小部分可训练的“适配层”来改变模型的输出行为。你可以把它想象成给基础模型“换皮肤”或“加载特定技能包”。

常见LoRA类型：

人物LoRA： 让模型学会生成特定的人物面孔（如明星、动漫角色）。

风格LoRA： 让模型掌握某种绘画风格（如水墨风、吉卜力风格）。

服装/物体LoRA： 精确生成特定服装、发型或物体。

概念LoRA： 实现某种抽象概念，比如“盲盒”质感、“黏土”质感。

在 ComfyUI 中的使用

 基础模型的使用

SD 1.5： 使用 
Load Checkpoint 节点，加载任何基于 SD 1.5 的 
.safetensors 或 
.ckpt 文件。

SDXL： 使用 
Load Checkpoint 节点，加载任何基于 SDXL 的模型文件（如 
sd_xl_base_1.0.safetensors）。

LoRA 的使用

关键： LoRA 必须与其训练时所基于的基础模型版本匹配。

SD 1.5 的 LoRA 必须用在 SD 1.5 的基础模型上。

SDXL 的 LoRA 必须用在 SDXL 的基础模型上。

在ComfyUI中的加载方式

     使用 
LoraLoader 节点。

正确的工作流连接

Checkpoint加载器 (加载基础模型，如 SD 1.5 或 SDXL)
    │ ---------> 连接到 LoraLoader 节点的 model 和 clip 输入
    │
LoraLoader (加载你的 .safetensors LoRA 文件)
    │ --------->  输出新的 model 和 clip -> 连接到 K采样器

总结与选择建议

一句话总结：先根据你的硬件和画质需求选择基础战场（SD 1.5 或 SDXL），然后再通过加载不同的模组（LoRA）来实现各种具体的战术目标。