继续学习 Stable Diffusion，这次想以搭建一个实际可用的生图场景 — 黏土风格作为引导，弄清楚整个流程的同时，把过程中遇到的相关概念和原理也做了解，所以这篇是掺和了应用流程和原理的文章。
ComfyUI & 模型
使用 Stable Diffusion 去生成图，有非常多的插件/模型/配置相互搭配组合使用，一般用 WebUI 和 ComfyUI 这两个工具，更推荐 ComfyUI，自由串联一个个模块，流程更清楚，网上有很多在自己电脑部署使用 comfyUI 的保姆级教程，比如这个，这里就不多介绍了。
先看 ComfyUI 这个默认的最简单的 workflow：
这里面简单的几个元素概念和生图流程，上篇文章都有介绍过：最左边的 Load Checkpoint 是加载 SD 模型，接着用 CLIP 模型编码文本 → 生成隐空间原始噪声图 → 采样器根据文本和噪声图输入→在隐空间里迭代降噪生成隐空间图片→最终用VAE解码图片。
为什么叫模型 checkpoint ？模型在微调训练过程中，会在关键节点保存模型参数的状态，这个保存点被称为 checkpoint，SD 有大量基于基座模型微调训练的模型，包括官方出的，比如 SDv1.5 是从 v1.2 的基础上调整得到的，SDXL Turbo 也是基于 SDXL1.0 基础上训练的，这些模型都被称为 checkpoint，这些 checkpoint 包含了生成图所需要的全部核心组件，包括 VAE、CLIP、UNet 的模型数据，可以直接使用。
那模型文件的后缀为什么是 .safetensors ？早期的模型文件后缀是 .ckpt （checkpoint缩写），一个通过 Python 序列化后的数据，使用时需要对它反序列化，这个反序列化过程也就容易被注入恶意代码，所以后面提出了新型安全的格式 safetensors，只包含张量数据（模型上的参数数据），无需反序列化，安全且速度快，目前模型基本都以这种方式存储。
我们用这个默认 workflow，选个模型，用纯提示词 claymation style, a tower 试试生成黏土风图片：（图上使用了 dreamshaperXL 模型，是在SDXL 的基础上微调的最受欢迎的一个模型）
可以看到效果并不是很好，比较生硬。可能加多一些细节提示词、调节下相关参数会好一些，但在图片训练过程中，黏土风格相关的图片数量应该是不多的，训练图片对应的文本描述也比较散，如果固定要这种风格，生图的 prompt 要尽量贴近训练时这类图偏对应的文本，才有可能有好一点的效果，这很难控制，也不保证效果，很难达到我们想要的风格。
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