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模型主要分为四类：Checkpoint、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork、VAE模型，分别对应 5种不同的训练方式。
- Checkpoint：通过 Dreambooth 训练方式得到的大模型， 特点是出图效果好，但由于训练的是一个完整的新模型，所以训练速度普遍较慢，生成模型文件较大，一般几个 G，文件格式为 safetensors 或 ckpt。
- LoRA：一种轻量化的模型微调训练方法，是在原有大模型的基础上，对该模型进行微调，用于输出固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，训练速度快，模型文件小，一般几十到一百多 MB，需要搭配大模型使用。
- Textual Inversion：一种使用文本提示来训练模型的方法，可以简单理解为一组打包的提示词，用于生成固定特征的人或事物。特点是对于特定风格特征的出图效果好，模型文件非常小，一般几十 K，但是训练速度较慢，需要搭配大模型使用。
- Hypernetwork：类似 LoRA，但模型效果不如 LoRA，需要搭配大模型使用。
- VAE：提升图像色彩效果，让画面看上去不会那么灰蒙蒙，此外对图像细节进行细微调整。