先說結論：凡是SD1.5的模型，2G大小就是最終的有效數(shù)據(jù)[1]。

模型越大，只能是垃圾數(shù)據(jù)越多

[1] SD-WebUI 默認 fp16 精度，不使用EMA

模型里都有什么？

首先清楚一件事：SD模型由三個小部分組成：U-Net，TextEncoder，VAE。

不懂的回去復習我講過的視頻，這些都是干什么用的早就講過了

大小如圖所示，多出來的EMA又是什么？

EMA（ExponentialMovingAverage），指數(shù)滑動平均，就是理解為一個訓練時候把最后一些步數(shù)的結果做平均，并單獨存下來。

而WebUI中，不會用到EMA權重。

并且，一旦你把帶有EMA的模型與不帶有EMA的模型進行融合，EMA就再也沒有了用處。

為什么？

EMA是這個模型U-Net的一些平均值，而你把兩個模型融合，一個不帶EMA，這部分權重就并不會被融合到，這也變成了純粹的垃圾數(shù)據(jù)

FP16是否會損傷出圖效果？

還是那句話，WebUI默認用FP16。哪怕你用的FP32模型，那也得乖乖轉成fp16來計算出圖。

當然，你如果樂意也可以選擇使用fp32計算，獲得更慢的速度，更大顯存爆炸

如何剪裁模型？

請使用我寫的“模型轉換”插件，按照圖中內容選擇可保證剪裁到2G無任何效果變化。

用事實說話，不用感覺

這也是最基本的科學。請用事實說話，而不是你的感覺。

如果你認為剪裁模型發(fā)生了效果變化，請使用完全一致的參數(shù)，重新跑同一張圖做對比，否則你就是民科。

FP32模型完全沒用？

可以留著，訓練時候也可以用。不過訓練時也會開啟混合精度，照樣用fp16。

有時，部分黑圖有人覺得也可以用fp32解決

尊重理解他人命運

總有人學個模型融合覺得自己好牛批，但是可能連一行代碼都看不懂，原理一點都不懂，反正我就是對的