用户训练的Stable Diffusion模型到底能做出什么效果的图？一起来看看

前面的文章《如何用你的图片训练Stable Diffusion学习新概念》很多朋友都实验成功了，在后台反馈中可以看到大部分也都遇到点小挫折，其实基本都是文章中提过的，没有严格按文章中的内容实验。这很正常，都说改程序代码就像拆积木，必须非常小心，指不定哪一块不小心动了，全局就破坏了。所以建议开始的时候就用默认内容做训练，不要改一些自己不太清楚的地方。默认内容通过了，再一点点的换内容，出错才知道可能是哪里的原因。

今天想说的是另一个问题，很多朋友也问，说训练完的好像效果不好，或者没什么用，不知怎么用。可能很多朋友没注意我上篇文章里提到过这个问题，我说建议开始时训练<style>，而不是<object>，更容易看到效果，不过大家实在太喜欢<object>这个概念了，而且<object>的概念也更容易被接受，想一想把自己作为一个<object>训练出来，然后去环球旅行，多美好。

不过如果想想AI训练自己的模型原理是什么，其实是根据你提供的图像开始进行扩散，生成大概轮廓的<object>，或者类似<style>的扩散方法，你就容易理解AI其实更容易接受<style>，他并不会记住<object>的外观，也不理解前面、侧面、上面的拍摄角度，他只是按照轮廓进行扩散。所以训练<object>提供各种角度的对象并不能帮助AI更好的理解这个<object>是什么样子的，反而让他更迷惑了，不知道这个<object>到底是什么样的轮廓。所以在训练时最好尽可能提供正面的照片，比如一个玩具狗，最好是种把玩具的正面多拍摄几张，而不用考虑玩具背面是什么样的。

例如我看到的下面这个用户的模型

每张其实都是拍摄的正面照，这样最终使用时基本不会变形。特点很清晰。

在看这个<object>就有些太复杂，每张照片都是不同的角度，AI最后完全不知道该如何开始扩散，右边生成的就很尴尬了。

再看这个模型，其实外形很简单，所以最终的效果很真实，不会产生莫民奇妙的结果。

还有这种平面型的<object>，生成效果也很好。所以大家在训练时最好先看看其他用户训练的内容，挑选一个效果好的方向进行训练。

那我们到底能用这些新的模型做些什么效果的图呢，我们可以在官方提供的演示界面上测试一下各种用户训练的模型，还可以组合用户的模型进行使用。前面的文章《Stable Diffusion如何叠加使用其他用户训练的模型？》已经介绍过，但只是演示实际操作，没有多发效果图，下面给大家发一些我看着不错的效果，对应的prompts都在下方。