Stable Diffusion 1.5 AI-modeller
Stable Diffusion 1.5 är 2022 års modell som startade open source-bildrörelsen. Det är en 512 pixlars latent diffusionsmodell som körs på nästan vilken GPU som helst, tränar LoRAs på några minuter och har fortfarande det största biblioteket av textual-inversion embeddings. Realistic Vision, DreamShaper, Deliberate, ReV Animated och Anything är bland checkpoints som definierade en generation AI-konst. Nyare familjer överträffar den i promptföljsamhet och upplösning, men SD 1.5 är fortfarande det snabbaste sättet att lära sig, bäst för svag hårdvara och det enda hemmet för många klassiska stilar.
Hetaste Stable Diffusion 1.5-modellerna
9540°
sdv15
9498°
ReV Animated
9486°
Counterfeit V3.0
9440°
DreamShaper
9426°
Beautiful Realistic Asians
9337°
chilloutmix
9307°
ICBINP "I Can't Believe It's Not Photogr...
9299°
majicMIX realistic 麦橘写实
9255°
AbyssOrangeMix3 (AOM3)
9254°
CyberRealistic Final
9247°
Add More Details Detail Enhancer / Tweak...
9242°
waifu
Stable Diffusion 1.5-guider
Modeller
Stable Diffusion 1.5: den klassiska modellen, rätt promptad
Stable Diffusion 1.5 är fortfarande värd att känna till: rätt upplösning, CFG och sampler, hur du använder dess stora bibliotek av LoRAs och embeddings, och kreativa promptidéer som passar en 512-pixelmodell.
Modeller
Waifu Diffusion: Danbooru-taggar för en klassisk anime-modell
Waifu Diffusion är anime-basmodellen som lärde en hel generation att prompta med Danbooru-taggar. Den här guiden går igenom taggordning, kvalitets-taggar, negativa taggar, rätt upplösning och idéer för rena anime-illustrationer.
Fel och lösningar
ComfyUI-fel och hur du fixar dem: röda noder, saknade modeller, CUDA slut på minne
De vanligaste ComfyUI-felmeddelandena, vad de betyder och hur du fixar dem: saknade anpassade noder (röda rutor), "Prompt outputs failed validation", CUDA slut på minne, fel modelltyp i en loader, mat1 och mat2 formfel, header deserialisering, torch och xformers mismatch.
Modeller
Vad är en LoRA och hur använder man en i ComfyUI, Forge, Automatic1111 och i molnet
LoRAs förklarade för dig som vill ha resultat, inte matte: vad en LoRA-fil ändrar, varför den måste matcha basmodellens familj, triggerord, vikter, stapling av flera LoRAs, mappen och syntaxen för varje UI, och hur du testar en LoRA i molnet innan du laddar ner något.
Fel och lösningar
CUDA slut på minne: hur mycket VRAM varje AI-modell behöver och hur man får plats med det
En VRAM-tabell för SD 1.5, SDXL, Flux, FLUX.2, Qwen-Image, Z-Image, Wan 2.2 och HunyuanVideo, och teknikerna som gör att en modell får plats: fp8 och GGUF-kvantisering, CPU-avlastning, tiled VAE, upplösnings- och bildrutegränser, och när det är dags att sluta kämpa och köra den hostad.
Modeller
Flux vs SDXL vs SD 1.5 vs Qwen vs Z-Image: vilken modelfamilj ska du använda 2026
En praktisk jämförelse av öppna bildmodeller: hur väl de följer prompt, realism, anime och illustration, textåtergivning, hastighet, VRAM, LoRA-ekosystem och licens, med rekommendationer för olika typer av arbete och hårdvara.
Fler modellfamiljer
Text / LLM-modeller
434
Anima-modeller
528
Chroma-modeller
19
Fibo-modeller
2
Flux-modeller
1,496
Flux 2 / Klein-modeller
1,239
Flux 3-modeller
3
Moss-modeller
3
Iris-modeller
1
MiniMax H3-modeller
364
Hunyuan-modeller
204
Ideogram-modeller
20
Krea2-modeller
717
Qwen-modeller
20
Qwen2-modeller
47
Ltx2-modeller
153
Stable Diffusion XL 1.0-modeller
17,446
Zimage-modeller
815
Wan-modeller
1,067
ACE-Step-modeller
2
AuK-modeller
1
Boogu-modeller
2
Chatterbox TTS-modeller
1
Cosmos-modeller
1
Ernie Image-modeller
2
FireRed-modeller
1
HeartMuLa-modeller
1
HiDream-modeller
3
Higgs Audio-modeller
1
JoyAI Echo-modeller
1
Lumina-modeller
2
MiniMax Music-modeller
1
MisoTTS-modeller
1
Microsoft Lens-modeller
1
PixelDiT-modeller
1
Stable Diffusion 3.5-modeller
12
SFX Bank-modeller
1
Upscalers-modeller
14
YuE-modeller
2