Model
.ai
sledujeme otevřené AI modely
Domů
/
Modely Stable Diffusion 1.5

AI modely Stable Diffusion 1.5

Stable Diffusion 1.5 je model z roku 2022, který odstartoval open-source hnutí pro obrázky. Je to 512 pixelový latentní difuzní model, který běží téměř na jakémkoli GPU, trénuje LoRA za minuty a stále má největší knihovnu textových inverzních embeddingů. Realistic Vision, DreamShaper, Deliberate, ReV Animated a Anything jsou mezi checkpointy, které definovaly generaci AI umění. Novější rodiny ho překonávají v následování promptů a rozlišení, ale SD 1.5 zůstává nejrychlejší cestou k učení, nejlepším pro slabý hardware a jediným domovem mnoha klasických stylů.

Nejžhavější modely Stable Diffusion 1.5

Návody k Stable Diffusion 1.5

Modely
Stable Diffusion 1.5: klasický model, správně promptovaný
Stable Diffusion 1.5 stojí za to znát: správné rozlišení, CFG a sampler, jak používat jeho obrovskou knihovnu LoRAs a embeddingů a kreativní nápady na prompt vhodné pro model s rozlišením 512 pixelů.
Modely
Waifu Diffusion: Promptování pomocí Danbooru tagů pro klasický anime model
Waifu Diffusion je základní anime model, který naučil generaci, jak promptovat pomocí Danbooru tagů. Tento průvodce pokrývá pořadí tagů, kvalitní tagy, negativa, správné rozlišení a nápady na čisté anime ilustrace.
Chyby a opravy
Chyby ComfyUI a jak je opravit: červené uzly, chybějící modely, nedostatek paměti CUDA
Chybové zprávy ComfyUI, na které lidé narazí jako první, co každá znamená a jak ji opravit: chybějící vlastní uzly (červené rámečky), „Prompt outputs failed validation“, nedostatek paměti CUDA, špatný typ modelu v loaderu, chyby tvarů mat1 a mat2, deserializace hlavičky, nesoulad torch a xformers.
Modely
Co je to LoRA a jak ji používat v ComfyUI, Forge, Automatic1111 a v cloudu
LoRA vysvětlená pro ty, kdo chtějí výsledky, ne matematiku: co soubor LoRA mění, proč musí odpovídat rodině základního modelu, spouštěcí slova, váhy, skládání více LoR, složka a syntaxe pro každé UI a jak si LoRU vyzkoušet v cloudu před stažením.
Chyby a opravy
CUDA nedostatek paměti: kolik VRAM potřebuje každý AI model a jak to zvládnout
Tabulka VRAM pro SD 1.5, SDXL, Flux, FLUX.2, Qwen-Image, Z-Image, Wan 2.2 a HunyuanVideo a techniky, které pomáhají model vměstnat: fp8 a GGUF kvantizace, odkládání na CPU, dlaždicový VAE, omezení rozlišení a počtu snímků a kdy přestat bojovat a použít hostované řešení.
Modely
Flux vs SDXL vs SD 1.5 vs Qwen vs Z-Image: kterou rodinu modelů používat v roce 2026
Praktické srovnání otevřených rodin obrazových modelů: sledování promptu, realismus, anime a ilustrace, vykreslování textu, rychlost, VRAM, ekosystém LoRA a licence, s doporučením pro každý druh práce a hardware.
Všechny návody

Další rodiny modelů