Realistic_Vision_V5.1_noVAE

Realistic_Vision_V5.1_noVAE

这是一个没有内置 VAE 的 diffusers 检查点，用文字提示词生成写实图像，附带推荐的采样器、反向提示词和放大设置。适合设计师、创作者和开发者。

由 SG161222 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这是 Realistic Vision 文生图模型的 5.1 版本，保存时没有内置 VAE。它以 Safetensors 格式提供给 diffusers 库使用，有 860M 参数。作者建议另外搭配一个 VAE 来提高画质、去掉瑕疵，并给出了面向写实效果的提示词和采样器设置。

适合谁：它适合想用文字提示词生成照片质感图像的人，以及通过 diffusers 加载 Stable Diffusion 类检查点的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
设计 | 插画师和设计师 | 根据提示词起草写实的参考图 | 在拍摄之前先渲染一个照片风格的场景构想
营销 | 内容创作者 | 为帖子和样稿制作写实的视觉素材 | 生成一个逼真的场景来勾勒一次宣传活动
爱好 | AI 绘图爱好者 | 本地运行检查点，并搭配选定的 VAE | 对比使用和不使用推荐 VAE 的结果
软件 | 开发者 | 通过 diffusers 库加载权重 | 给应用加上文生图功能

如果你想要手绘、动漫或卡通风格，可以跳过它，因为作者的反向提示词是在排斥这些风格。

用在哪里：

• 装有 diffusers 库的 Python
• 能选择采样器、CFG 强度和 Hires. fix 放大器的图像生成工具
• 用来下载文件的 Windows、macOS 或 Linux

用例 | 谁用 | 得到什么
提示词转图像 | 创作者 | 根据文字描述得到写实风格的图片
放大渲染 | 画师 | 用 4x-UltraSharp 放大器通过 Hires. fix 得到更大的图片
模型测试 | 开发者 | 一个可以通过 diffusers 库读取的检查点

如何设置：

• Python 和 Hugging Face 的 hub 包
• 约 3.4 GB 的 F32 权重所需的磁盘空间
• 一个单独的 VAE，作者推荐 5.1 版本搭配使用，比如 Stability AI 的 sd-vae-ft-mse-original

1. 安装 Hugging Face 的 hub 包。
2. 下载模型文件。
3. 准备好想要搭配的 VAE。
4. 在你的图像生成工具或 diffusers 里同时加载两者。

pip install -U huggingface_hub
hf download SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE

如何使用：写好你的提示词，加上作者推荐的反向提示词，再选择下面的采样器和强度。模型卡还给出了一个更短的反向提示词作为备选。

(deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime:1.4), text, close up, cropped, out of frame, worst quality, low quality, jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck

设置 | 模型卡给出的值
采样器 | Euler A 或 DPM++ 2M Karras
CFG 强度 | 3,5-7
Hires. fix 放大器 | 4x-UltraSharp
Hires 步数 | 0
去噪强度 | 0.25 到 0.7
放大倍数 | 1.1 到 2.0

示例：你描述一个照片风格的场景，粘贴反向提示词，选择 Euler A，把 CFG 强度设为 5。然后打开 Hires. fix，用 4x-UltraSharp，去噪强度设为 0.4，放大 1.5 倍。你会得到一张更大的写实风格图像。

新手与专家：文生图模型会根据你写的一句话画出一张图。反向提示词列出你不想看到的东西。第一次可以先复制推荐的反向提示词和表里的采样器设置，只修改提示词。

从底层看，这个检查点没有内置 VAE，解码器来自一个单独的文件。作者说 5.1 版本搭配 VAE 效果更干净，所以流程里有一步搭配。

提示词和反向提示词
没有 VAE 的检查点
单独的 VAE 解码图像
Hires. fix 放大

注意事项：

• 这个模型也在 Mage.Space 上提供，模型卡把它列为主要赞助商。
• 平台上显示其他人做的版本有 3 个量化版和 8 个微调版。
• License: CreativeML OpenRAIL-M，使用或分享图片之前请先阅读它的条款
• Cost to run: 未提到
• Data it reaches: 除了你下载的文件和你输入的提示词外未提到其他内容
• Not for: 手绘、动漫、卡通或半写实风格，推荐的反向提示词正是在排斥这些

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to image
• 框架：diffusers
• 参数量：860M
• Weights: about 3.4 GB in F32; about 430 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：212,820
• 点赞：281
• 许可证：creativeml-openrail-m
• Quantized versions: 3
• Fine-tunes: 8
• 标签：diffusers, safetensors

链接

• 模型：https://huggingface.co/SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE
• 文件：https://huggingface.co/SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download SG161222/Realistic_Vision_V5.1_noVAE

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。