2025年6月24日 星期二

📝 文章三:2025 年最佳模型大洗牌 — SDXL、Realistic Vision 還有哪幾位強?

 

摘要

2025 年有哪些 Stable Diffusion 模型在 AI 圖像社群大放異彩?本文整理前五名熱門模型特色、適用範圍與比較結果,助你選出最適合的創作工具。

目錄

  1. 主流 AI 模型排行榜

  2. 各模型特色亮點

  3. 使用建議:依用途挑模型

  4. 未來趨勢與洞察

正文鋪陳

1. 熱門模型總覽
根據 Cubix、ShakersAI 與其他資料來源,以下為 2025 年最受歡迎的 6 款模型:

2. 模型特色比較

模型擅長方向代表特色
SDXL各類用途支援高解析、Pipeline精緻
Realistic Vision超擬真寫實精準光影與細節
aamXLAnimeMix動漫藝術適合原創視覺與風格化動漫
Amateur Photography自然照自然景觀與人物肖像
Retro Anime Flux懷舊動畫80–90 年代動漫質感
Juggernaut XL高質感人像精緻面部與專業攝影風
3. 使用建議
  • 初學者&業餘者:從 SDXL 或 Realistic Vision 開始

  • 喜歡動漫或創作動畫角色者:選 aamXLAnimeMix 或 Retro Anime Flux

  • 偏好自然、人像攝影風格者:Amateur Photography 或 Juggernaut XL

4. 未來展望
AI 模型將持續多樣化,專用風格、LoRA 輕量版本以及高解析生成將佔主流。關注 2025 年以後,更多新興網路模型與插件值得追蹤。

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📝 文章二:性能對比 — SDXL vs Stable Diffusion 1.5:VRAM、畫質與速度完整評測

 

摘要

從硬體需求、模型架構、圖像品質到生成速度,全面拆解 SDXL 1.0 與 SD1.5 的差異,協助使用者選擇最適用的模型版本。

目錄

  1. 模型背景與演進歷史

  2. 參數與架構比較

  3. 原生解析度與 VRAM 使用

  4. 生成質感差異分析

  5. 使用建議與結論

正文鋪陳

1. 模型簡介
SD1.5 是最成熟的 Stable Diffusion 基礎模型,而 SDXL 1.0 是 2023 年推出,擁有更高畫質與更靈活 pipeline 的新世代模型shakersai.com+9toolify.ai+9cubix.co+9toolify.ai+1youtube.com+1

2. 參數與架構

  • SD1.5 約 0.86 億參數

  • SDXL 1.0 則高達 2.6 億(超過三倍)且採用雙 CLIP 編碼器與雙階段 refinement 流程reddit.com

3. VRAM 與生成解析度

4. 畫質與速度比較

  • SDXL 在動態範圍、對比與細節保留上優於 SD1.5,且面部與手部表現更穩定

  • 但因為更大模型,生成速度略慢,硬體需求提升。

5. 建議與結語

  • 低 VRAM 或偏快生成者可選 SD1.5

  • 追求畫質、生成大圖為主則推薦 SDXL,必要時使用 Colab 或雲端 GPU 平台。

🔗 延伸閱讀

📝 文章一:新手指南 — ControlNet:從安裝到 OpenPose 姿勢控制全攻略

 

摘要

本篇文章帶領 AI 繪圖初學者,從安裝 ControlNet 擴充套件開始,深入介紹使用 OpenPose 做為預處理,並搭配 SDXL Base 使用的完整流程。

目錄

  1. 什麼是 ControlNet?

  2. 安裝 ControlNet 至 A1111 ← 具體步驟

  3. 如何使用 OpenPose 提取姿勢關鍵點

  4. SDXL Base 搭配 ControlNet 的操作指南

  5. 常見問題排解

正文鋪陳

1. ControlNet 是什麼?
ControlNet 是一個在 Stable Diffusion 中加入額外「控制條件」的模組化架構,不改變原模型參數即可讓生成更服從輸入的影像(如:姿勢、邊緣、高度圖等)nextdiffusion.ai+2learn.thinkdiffusion.com+2stable-diffusion-art.com+2nextdiffusion.ai+1reddit.com+1aiarty.com+1stable-diffusion-art.com+1

2. 安裝 ControlNet(AUTOMATIC1111 Web UI)

  • 啟動 A1111 → 點擊 [Extensions] → 在搜尋欄貼上 ControlNet GitHub 倉庫連結 → 點選安裝 → 重啟完成

3. 使用 OpenPose 提取姿勢
OpenPose 會識別人體、手部與臉部關鍵點,輸出控制影像(control map),作為 ControlNet 的條件之一

4. 搭配 SDXL Base 使用

  • 選擇 SDXL Base Model

  • ControlNet 選擇 OpenPose 預處理器 → 設為高強度

  • 輸入文字提示及控制圖 → 執行時更能符合指定姿勢。

5. 常見問題排除

  • 控制不明顯?檢查 ControlNet 強度是否設為 1

  • 預處理結果異常?確認輸入圖是否完整顯示全身

  • 效果不理想?試試 openpose_full 模組搭配 Control‑LoRA

🔗 延伸閱讀

【AI繪圖必備】Control-LoRA OpenPoseXL2 模型全解析!SDXL 姿勢控制最佳選擇?

 在 AI 繪圖進入 SDXL 世代之後,ControlNet 的姿勢控制能力成為許多創作者的救星。但你知道嗎?最新火熱的 Control-LoRA 模型:control-lora-openposeXL2-rank256.safetensors,正迅速取代舊版大型 ControlNet,成為 SDXL 的姿勢控制首選!

究竟這個模型有什麼特別?為什麼 Reddit 上許多用戶一致推薦?讓我們帶你一探究竟!


✅ 什麼是 control-lora-openposeXL2-rank256

這是一款針對 Stable Diffusion XL(SDXL) 所設計的 LoRA(Low-Rank Adaptation)格式 的 ControlNet 模型,用來控制人物姿勢(OpenPose),而且是強化過的 XL2 版本。

  • 📁 檔案格式:.safetensors

  • 📉 體積僅約 774MB!比傳統 2~5GB ControlNet 模型更輕盈。

  • ✅ 支援完整 OpenPose(含手部與臉部關節點)

  • 🔧 與 SDXL base/refiner 完美搭配,支援 ComfyUI、AUTOMATIC1111 等主流平台


🚀 優勢總整理:為什麼大家都選它?

特點傳統 ControlNetControl-LoRA OpenPoseXL2
模型大小約 2~5 GB僅約 774 MB
支援 SDXL有些支援✅ 專為 SDXL 最佳化
表現品質(Reddit 回饋)★★★★☆★★★★★(僅次 thibaud)
資源使用效率低(適合顯卡記憶體小的用戶)

這款模型在 Reddit 社群中廣受好評,不少創作者表示效果 接近大型原版模型,但運行更快、資源消耗更少,非常適合個人電腦與輕量化部署!


🧠 如何使用這款模型?(ComfyUI / A1111)

1. 下載模型檔案:

模型名稱:control-lora-openposeXL2-rank256.safetensors
👉 可於 Hugging Face 或 Civitai 搜尋下載(建議使用官方來源)

2. 放置資料夾位置:

  • A1111 用戶請放在:
    extensions/sd-webui-controlnet/models/ControlNet/

  • ComfyUI 用戶請放在:
    models/controlnet/

3. 搭配預處理器(Preprocessor):

  • 請選擇:openpose_full
    ✅ 支援完整人體、手部、臉部關鍵點

4. 設定小技巧:

  • ControlNet weight 強度建議設定為 1

  • 可勾選「ControlNet is more important」來提升姿勢遵從度

  • 搭配 SDXL base model + refiner,可提升畫面精緻度與還原度


🔍 Reddit 使用者實測怎麼說?

一位 Reddit 用戶實測多個 ControlNet 模型後表示:

“control-lora-openposeXL2-rank256 performs almost as well as thibaud’s model but with a fraction of the size. Highly recommended.”

不只省空間,還能維持效果。對於顯卡記憶體只有 8GB~12GB 的用戶來說,幾乎是 完美選擇


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✨ 結語

如果你正在使用 SDXL,並希望有效控制人物姿勢、降低顯卡壓力、提升繪圖效率,那麼 control-lora-openposeXL2-rank256 絕對值得你一試!
這不只是控制力的提升,更是一場效能與品質的革命!


📌 立即收藏,啟用最聰明的 AI 繪圖姿勢控制方案!
👉 若你需要下載點、操作教學或示範影片,歡迎留言索取!

🚀【完全教學】SDXL + ControlNet 如何使用 SoftEdge?解鎖更自然的 AI 繪圖邊緣控制技術!

 Stable Diffusion SDXL 是目前 AI 繪圖中畫質最高的模型之一,而 ControlNet 能讓你精準控制姿勢、輪廓、深度、構圖等,是許多繪師與 AI 愛好者的必備神器。

不過你知道嗎?若搭配 SoftEdge 模式,能讓 ControlNet 在 SDXL 模型上表現得更自然、柔順,效果遠勝傳統的 Canny 邊緣!

🔍 什麼是 SoftEdge?為什麼要搭配 SDXL 使用?

SoftEdge 是一種邊緣偵測方式,不同於一般常見的 Canny(會產生銳利硬邊),它使用 HED(Holistically-nested Edge Detection)等演算法來產生柔和、連續的線條輪廓
這對於希望「保留原始圖像構圖」又不希望「畫面變得僵硬」的使用者來說,是極佳的選擇!

✅ SoftEdge 的優點:

特點效果
線條柔和自然不會出現死板或過度銳利的邊界
較能保留主體結構比 OpenPose 與 Depth 更細緻地保留輪廓
適合重繪插畫與二創與 SDXL 的高清細節完美融合

🛠 必備工具與安裝方式總整理

✅ 所需環境與軟體

  • Stable Diffusion SDXL base model

  • Web UI(推薦使用 AUTOMATIC1111)

  • ControlNet extension(支援 SDXL)

  • controlnet-sdxl-softedge 模型

  • Preprocessor:softedge_hedsafe 或 pidinet

✅ 模型下載連結

模型名稱說明下載位置
controlnet-sdxl-softedge支援 SDXL 專用 ControlNet 模型🔗 HuggingFace

⚙️ SDXL + SoftEdge 正確使用教學(附設定範例)

Step 1️⃣:將 ControlNet 模型放入資料夾

.safetensors.pt 模型檔案放入你的:

/stable-diffusion-webui/models/ControlNet/

Step 2️⃣:在 WebUI 啟用 ControlNet 擴充

  1. 啟動 WebUI → 擴充功能 → 安裝 ControlNet extension

  2. 重啟 WebUI

Step 3️⃣:啟用 SoftEdge 預處理器

  • 在「ControlNet 預處理器」選單選擇:

    • softedge_hedsafe(或 pidinet_safe

  • ControlNet 模型選擇:

    • controlnet-sdxl-softedge

推薦參數設定:

項目建議設定
Resolution768x768(SDXL 最適)
Control weight0.5~0.8
Guess Mode關閉
Starting Control Step0
Ending Control Step1

🎨 實際應用情境:哪時候該用 SoftEdge?

  • ✔️ 想保留人物輪廓、但又希望細節風格重繪(例如動漫角色換風格)

  • ✔️ 原始圖片解析度高,希望導出自然構圖的重製圖

  • ✔️ 製作插畫、封面、VTuber角色設定圖時,SoftEdge 可協助保留美感

⚡ 提速小技巧:SoftEdge 不等於慢!

若你遇到 SDXL + ControlNet + SoftEdge 很慢的情況,試試這些方法:

問題解法
VRAM 不足(<24GB)加上 --medvram,關閉 refiner
ControlNet 設定過多一次只用一個 ControlNet 模型
Resolution 太高建議最多 1024x1024,最佳為 768x768
Preprocessor 太重hedsafepidinet 快一些

📦 延伸下載推薦:更多 ControlNet for SDXL 模型

模型名稱功能相容性
controlnet-sdxl-openpose姿勢控制SDXL OK
controlnet-sdxl-depth深度結構控制SDXL OK
controlnet-sdxl-canny銳利邊緣線稿SDXL OK,但畫風較硬
controlnet-sdxl-lineart-anime動漫線稿風格較適合日系風重繪

🧠 小提醒:SDXL 不支援 1.5 版 ControlNet 模型!

你必須使用 controlnet-sdxl-xxx 為開頭的模型(base model 也請用 sd_xl_base_1.01.5 版本,不能混用!

✍️ 結語:SoftEdge 是未來 ControlNet 的關鍵拼圖!

如果你覺得 Canny 太硬、OpenPose 太誇張、Depth 又太模糊,那 SoftEdge 絕對值得你嘗試!
在 SDXL 的強大畫質與 SoftEdge 的自然邊緣控制下,你能產出更真實、更有美感、更像原創的 AI 圖像。

不論是畫插畫、轉風格、創角色、做封面,只要掌握好 SoftEdge 的用法,就能輕鬆踏入高階 AI 美術的大門!

XAI19B 是什麼?揭開加密貨幣項目的真相與詐騙風險

在加密貨幣市場的熱潮中,XAI19B 這個名字頻繁出現在各大社群媒體和 YouTube 頻道,吸引了無數投資者的目光。它被宣傳為一個結合人工智慧(AI)與區塊鏈技術的革命性項目,聲稱與 Elon Musk xAI 公司有關,並承諾高達 250% 的投資回報。然而,隨著討論熱度的上升,關於 XAI19B 是否為詐騙的質疑也日益增加。本文將深入探討 XAI19B 的背景、運作模式、潛在風險,並提供投資者如何辨別詐騙的實用建議,幫助您在加密貨幣市場中做出明智決策。

什麼是 XAI19B?
根據公開資訊,XAI19B 被宣傳為一個去中心化的隱私平台,專注於量子安全技術與 AI 驅動的去中心化應用(dApps)。該項目聲稱其技術架構結合了 Cosmos 生態系統,並得到 NVIDIA 的高效能運算技術(如 Colossus 超級電腦)支持。XAI19B 的應用場景包括:
  • 量子安全通訊:提供量子加密技術,確保資料傳輸的安全性。
  • 去中心化金融(DeFi):打造隱私保護的交易平台,應用於金融、醫療和資料市場。
  • AI 驅動的應用:透過人工智慧技術生成獨特的數位資產,如非同質化代幣(NFT)。
  • 多方計算(MPC)與同態加密:實現隱私保護的資料處理與計算。
此外,XAI19B 宣稱已完成多輪融資,總額超過 5000 萬美元,投資者包括 Hack VC、Distributed Global Hashkey 等知名機構,以及 Worldcoin、Injective 等區塊鏈項目的參與。官方網站(如 xai19b-cnbctv.com)還提到該項目與 Aptos 生態系統整合,並推出了「Nada 開發者工具包」,讓開發者能打造高效的去中心化應用。

XAI19B 的吸引力:為什麼它如此引人注目?
XAI19B 的宣傳手法充分利用了當前科技熱詞和名人效應,吸引了大量投資者的興趣。以下是其主要吸引力:
  1. Elon Musk xAI 的關聯
    XAI19B 經常在宣傳中提及與 Elon Musk xAI 公司有關,借用 Musk 的名氣和 xAI AI 領域的聲譽來增強可信度。Elon Musk 作為特斯拉和 SpaceX 的創辦人,其名字對投資者有極大的吸引力。
  2. 高回報承諾
    該項目宣稱提供高達 250% 的預售獎勵,這種「高收益、低風險」的說法迎合了許多投資者的心理,特別是那些尋求快速致富的新手。
  3. 熱門技術結合
    XAI19B 將人工智慧、區塊鏈和量子計算等前沿技術結合,營造出一個「未來科技」的形象。這些技術術語對於不熟悉加密貨幣的投資者來說聽起來非常專業,容易讓人信以為真。
  4. 深偽技術與社群媒體推廣
    許多 YouTube 頻道和社群媒體貼文使用深偽(Deepfake)技術製作的影片,模擬 Elon Musk 或其他知名人士推廣 XAI19B。這些影片通常搭配緊迫的倒數計時器,製造「錯過就後悔」的恐懼感(FOMO)。

XAI19B 是詐騙嗎?警惕紅旗警示
儘管 XAI19B 的宣傳看似吸引人,但多個來源和社群討論指出該項目存在大量詐騙嫌疑。以下是一些需要警惕的紅旗:
1. xAI 的關聯未經證實
xAI 是一家由 Elon Musk 創辦的人工智慧公司,專注於開發 AI 工具如 Grok 3。根據 xAI 官方網站(https://x.ai),其產品僅限於 Grok 3 及相關 API 服務,並未提及任何加密貨幣項目。XAI19B 聲稱與 xAI 有關,但缺乏官方證據支持,這是典型的詐騙手法,利用名人效應吸引投資者。
2. 新註冊的網站域名
根據多個來源(如 Reddit Scamadviser),XAI19B 的相關網站(如 xai19b-cnbctv.com、xaitoken.app 等)域名通常是近期註冊的,通常只有幾天到幾個月。這類新域名是詐騙網站的常見特徵,因為詐騙者會在短時間內快速建立網站、騙取資金後關閉。
3. 不切實際的高回報承諾
XAI19B 聲稱提供 200% 250% 的預售獎勵,這在加密貨幣市場中極不合理。根據 Alertopedia 的分析,這種誇張的回報承諾是詐騙的典型特徵,旨在吸引貪圖快速回報的投資者。
4. 深偽影片與虛假推廣
Reddit 上的多篇貼文提到,XAI19B 的推廣影片經常使用深偽技術,偽造 Elon Musk 或其他名人的聲音和形象,宣稱項目即將「改變世界」。這些影片通常出現在 YouTube 的評論區,搭配倒數計時器,製造投資緊迫感。用戶報告稱,這些頻道往往只有單一影片,且評論功能被禁用,這是詐騙的另一個警訊。
5. 僅接受加密貨幣支付
XAI19B 的預售網站通常只接受特定加密貨幣(如 BTC、ETH、USDT、ADA 等),而不支持法幣交易。這是因為加密貨幣交易難以追蹤,且銀行通常會拒絕可疑交易。這種支付方式限制了投資者的追索權,增加了詐騙風險。
6. 網站設計與內容問題
許多 XAI19B 相關網站使用相似的模板,內容充滿語法錯誤或模糊的技術術語,缺乏具體的白皮書或技術細節。這些網站通常聲稱與知名項目合作(如 Aptos、Near),但缺乏可驗證的證據。
7. 社群警示與受害者報告
Reddit r/CryptoScams 論壇中,多位用戶分享了被 XAI19B 或類似項目(如 XAI68K、XAI80Z)詐騙的經歷。受害者報告稱,他們在參與預售後無法提取資金,或發現網站在短時間內關閉。例如,一位用戶提到損失了 2000 美元的 ADA,另一位用戶則損失了 1000 美元。這些案例顯示,XAI19B 的運作模式與典型的「拉地毯」(Rug Pull)詐騙相似。

如何辨別 XAI19B 這類項目的真偽?
為了避免成為加密貨幣詐騙的受害者,以下是一些實用的辨別建議:
  1. 查證官方來源
    訪問 xAI 的官方網站(https://x.ai)或官方社群媒體,確認是否有任何關於 XAI19B 的資訊。xAI 目前僅提供 Grok 3 相關產品,沒有任何加密貨幣項目。
  2. 檢查域名年齡
    使用工具如 Whois.domaintools.com 檢查網站域名的註冊時間。新註冊的域名(幾天或幾週)通常是詐騙的警訊。
  3. 避免 FOMO 心理
    詐騙者常利用倒數計時器或「限時優惠」製造緊迫感。不要因害怕錯過機會而匆忙投資,務必進行充分研究。
  4. 警惕深偽推廣
    檢查 YouTube 頻道的可信度,特別是只有單一影片或禁用評論的頻道。避免點擊來源不明的連結,以防惡意軟體感染。
  5. 尋求第三方驗證
    使用像 Scamadviser CoinMarketCap 等平台檢查項目的可信度。XAI19B 目前未在主流加密貨幣交易所(如 Binance、Coinbase)上市,這是一個重要的警訊。
  6. 聯繫當局
    如果您懷疑自己已成為詐騙受害者,立即聯繫當地執法機關或相關機構(如美國的 DFPI 或歐洲的 Europol)。

XAI19B 與真正的 XAI 代幣:如何區分?
需要注意的是,市場上存在一個名為 Xai(XAI)的合法加密貨幣項目,與 XAI19B 無關。Xai 是一個基於 Arbitrum 平台的遊戲區塊鏈項目,由 Offchain Labs 開發,專注於遊戲內資產的交易和去中心化經濟。該項目已在 Binance、KuCoin 等知名交易所上市,當前價格約為 0.04839 美元(截至 2024 9 月)。Xai 的目標是讓傳統遊戲玩家無需加密錢包即可參與區塊鏈經濟,與 XAI19B 的宣傳完全不同。
XAI19B 經常被誤認為與 Xai(XAI)有關,但兩者並無任何官方聯繫。投資者在參與任何「XAI」相關項目時,應仔細確認其背景和交易所上市情況。

結論:謹慎投資,遠離詐騙
XAI19B 雖然以高科技和名人背書為賣點,但其背後存在諸多詐騙嫌疑,包括未經證實的與 xAI 的關聯、不切實際的回報承諾、新註冊的域名以及深偽推廣等。Reddit 等社群的受害者報告進一步證實了這些風險。對於有興趣的投資者,建議在參與任何加密貨幣預售前,進行徹底的獨立研究,查閱官方來源,並避免因 FOMO 而衝動投資。
如果您對 xAI 的產品感興趣,建議直接訪問其官方網站(https://x.ai),了解 Grok 3 等合法產品的資訊。對於加密貨幣投資,選擇已在 Binance、Coinbase 等知名交易所上市的項目,並使用安全的錢包保護您的資產。警惕詐騙,保護您的資金安全!
關鍵字:XAI19B、加密貨幣詐騙、xAI、Elon Musk、區塊鏈、量子安全、AI 應用、投資風險、Deepfake、Rug Pull
免責聲明:本文僅供資訊參考,不構成投資建議。加密貨幣投資具有高風險,請謹慎評估並自行承擔風險。