在Stable Diffusion（SD）中，基础模型（大模型）与微调模型（如LoRA）的核心区别在于功能定位和应用场景：基础模型是通用绘画的底层框架，负责生成多样化的图像风格；而LoRA等微调模型则专注于特定风格或主题的细化，通过轻量级参数调整实现精准控制。两者的协同运用能显著提升创作效率与质量，例如用基础模型生成草图后，叠加LoRA模型强化细节或统一画风。
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基础模型的核心作用
基础模型是SD的“画布”，通常体积庞大（7GB左右），需预训练海量数据，擅长处理广泛主题，如风景、人物或抽象艺术。其优势在于泛化能力，但生成结果可能缺乏特定风格的连贯性。例如，选择“Realistic Vision”基础模型可生成写实人像，而“Anything V3”更适合动漫风格。 -
LoRA模型的精准优化
LoRA模型体积小（几十MB），通过微调基础模型的部分参数实现风格定制，如固定角色特征、特定插画风或电商产品模板。例如，使用“Korean Doll”LoRA可一键生成韩系插画，而无需反复调整提示词。其触发词（如“krdoll”）需按作者要求添加，否则可能失效。 -
实际应用中的协作流程
高效工作流通常分三步：先用基础模型生成构图（如“ChilloutMix”生成写实人像），再加载LoRA细化（如“Detail Tweaker”增强皮肤纹理），最后通过图生图局部重绘修正瑕疵。这种组合既能保留基础模型的多样性，又能注入LoRA的独特性。 -
资源与性能平衡
基础模型需高性能GPU支持，适合云端部署；LoRA则适合本地快速迭代。例如，电商设计可常备一个通用基础模型，搭配多个商品类LoRA（如“Jewelry-Design”），灵活应对不同需求。
提示：模型选择需匹配创作目标——基础模型决定“画什么”，LoRA定义“怎么画”。定期更新模型库并测试兼容性，可避免版本冲突导致的生成异常。