https://github.com/runwayml/stable-diffusion?tab=readme-ov-file#reference-sampling-script
对于 1.5 模型，其中可能包括四部分：标准模型、文本编码器、VAE模型、EMA模型。
标准模型：生成图片的核心模块，潜空间中的前向扩散和反向扩散就是通过它做的，对应到图中左侧的 U-Net。
文本编码器：将文本提示词转换为数学向量，然后用作生成图片的引导条件。全称是 Text Encoder，对应到图中的TE。
VAE模型：用于图像在像素空间和潜在空间的映射，生成图片时将图像从潜在空间转换为像素图片，目前大部分模型都自带VAE。
EMA模型：EMA是一种算法，用来稳定模型效果的。对于日常生成，我们只要了解这样一个事实就行了：如果只是生成，EMA模型和标准模型的效果是一样的。如果你要做二次训练，并且显卡够好，选择带EMA的模型可能更好，因为所有数据都在；当然选择去EMA的模型也能做二次训练。
https://mp.weixin.qq.com/s/Ka5lnzcyFv2zdifo-Q81HQ
文本编码github文本提示git提示词diffusioncodescript稳定模型
