2025年初，AI绘图热度依然高涨，但许多人在跃跃欲试使用Stable Diffusion时，面对五花八门的模型（Checkpoint）、LORA、Embedding，常陷入无从下手的困境。模型的选择和加载，是解锁AI绘图潜力的核心钥匙。本文将结合当下最新实践，手把手带你打通模型应用的任督二脉。

基础篇：模型是什么？从哪里找？怎么安装？

在Stable Diffusion的世界里，“模型”通常特指最核心的基础大模型（Checkpoint），它决定了生成图像的整体风格、画质基础和处理能力。它们是经过海量数据和大量算力预训练好的权重文件，犹如一位画家的基本功和风格积淀。目前主流平台如C站仍然是模型资源最丰富的聚集地，不过2025年许多国内平台也涌现出优秀的中文优化模型。

模型安装极其简单。将下载好的模型文件（.ckpt或.safetensors格式），放入WebUI（如Automatic1111或最新的ComfyUI）根目录下的`models/Stable-diffusion`文件夹中，重启WebUI界面，模型就会出现在你的下拉菜单里。记住，不要随意改变其文件后缀名，保证文件完整性是关键第一步。对于LORA（轻量微调模型，用于特定风格或对象，如某种绘画风格、特定角色）和Textual Inversion/Embedding（用于精确控制特定概念或风格的小型文本嵌入），则需放入其对应的子文件夹`models/Lora`和`embeddings`中。

进阶篇：模型的选择、加载与搭配组合

面对琳琅满目的模型，新手常问：哪个模型最好？答案取决于你的需求。追求极致真实人像？RealisticVision系列在2025年依然是顶流之一。偏爱炫酷的2.5D动漫插画？MeinaMix系列更新版本表现惊艳。想要古典油画质感？Juggernaut的艺术分支版本值得尝试。理解模型的“擅长领域”是关键，建议从热门、高下载量、评分好的模型入手体验。多尝试，才能找到你的“本命模型”。

模型的强大之处不仅在于单独使用，更在于协同作战。基础模型提供“地基”，LORA负责“精装修”，Embedding则能精准“锁定”细节。，你可以先用一个强大的写实模型（如epiCRealism）生成基础人像，加载一个人物特征LORA（比如具体发型、特定服装风格）进行微调，再配合一个“大师伦勃朗光影”或“中国工笔白描”风格的Embedding，三者叠加，就能创造出极具个人风格的作品。但请注意，同时加载过多LORA或彼此冲突的风格模型，可能导致效果崩坏。2025年的UI普遍支持LORA权重滑动调节（如 0.
6, 0.8），建议精细调整其影响强度。

实战篇：模型使用技巧与避坑指南

选择了合适的模型，如何使用才能发挥其最大效力？一个核心原则就是“看人下菜碟”——为不同模型“定制”提示词（Prompt）。模型发布页面的说明、示例提示词和常用负面词（Negative Prompt）是宝贵的参考资料，它们往往揭示了模型作者在训练时强调和规避的内容。，有些模型在生成古典场景时需要特别强调“masterpiece, intricate details”，而对另一些高细节模型，过度堆砌细节词可能反而会导致画面混乱。

另一个2025年绕不开的关键词是VAE。许多高质量模型自带或推荐特定的VAE模型（负责解码潜变量为最终图片）。使用错误的或不匹配的VAE，可能导致图像色彩暗淡、饱和度低或灰蒙蒙一片。如果你发现自己生成的图片颜色怪异或缺少细节，检查模型说明是否有推荐的VAE，并将其放入`models/VAE`文件夹并在WebUI设置中选择激活。模型版本更新频繁，及时关注更新日志能避免因使用旧版导致的兼容性问题。强大的模型通常对显存要求更高，遇到显存不足（OOM）错误时，尝试开启`--medvram`或`--lowvram`参数，或者减少同时加载的模型数量。

问题1：为什么我加载了网红模型，生成效果却很差，远不如别人展示的案例？
答：这个问题在2025年依然高频出现。原因通常有三：第一是提示词（Prompt）未按模型特性优化。每个模型都有其“偏好语言”，需参考模型发布页的推荐关键词和风格描述。盲目套用通用咒语难以激发模型潜力。第二是忽略了负向提示词（Negative Prompt）的作用。一个精心打造的Negative Prompt能有效屏蔽常见缺陷。第三是采样器（Sampler）、迭代步数（Steps）、分辨率设置不匹配或使用了错误的VAE文件。请务必查阅模型说明进行针对性设置。

问题2：同一个模型文件，在本地运行效果为什么和在云平台/别人电脑上效果不一致？
答：导致差异的核心因素有两点：软件环境与启动参数不同。是否开启了特定的优化参数，使用了不同版本的WebUI核心文件，甚至不同的计算精度设置都会影响结果。模型的触发词或前置提示词（Pre-Prompt）是否被云平台默认注入。某些平台会悄悄添加通用的正向或负向提示词优化效果。检查你的本地设置并与成功案例的环境进行详细比对是关键。