对于StableDiffusion模型，VAE（Variational Autoencoder）和采样方法是两个关键部分。以下是一些可能对你有帮助的建议：1. VAE：在选择VAE时，有一些可以考虑的因素。首先，检查所使用的VAE模型的架构是否适合你的任务。一些常见的变分自编码器包括Ian、Keras VAE 和 Diffusion VAE等。此外，你可能需要调整超参数，如正则化强度、学习率等，以优化性能。你还可以考虑使用更高级的技术，例如时间步长或潜变量交换技术来改进VAE的稳定性和生成质量。2. 采样方法：采样是影响StableDiffusion效果的重要因素之一。一般来说，采样方法的效率直接影响到训练时间和图像质量。一种流行的采样策略是通过从潜在空间中随机采样的方式进行扩散过程。为了获得更好的结果，你可以尝试不同的采样策略，比如采用高斯分布或者均匀分布来进行采样。另外，你也可以探索自适应的采样方法，根据模型的进展动态地改变采样策略。3. 其他建议：除了上述两点外，以下几点也可能对你有所帮助：①数据增强：合理的数据增强可以提高模型的泛化能力。②损失函数设计：针对特定问题定制合适的损失函数有助于提高生成样本的质量。③调优：适当调整网络结构和参数可以提升模型的性能。④并行计算与分布式训练：利用GPU集群实现并行计算可加速训练进程。4. 你现在用的几个模型(counterfeit v3.0, anything v5, abyssorangemix3AOM3)都是相对知名的模型，如果感觉效果不佳，也可以试试其他的预训练模型，比如DALL·E-2、CLIPR等。同时也可以看看开源社区里的各种新版本模型是否有改善的地方值得借鉴。总之，要在理解原理的基础上多实践调试各种参数和方法，逐渐找到适合自己的方案！

840000一个就够了

VAE大部分情况选自动，因为现在很多大模型是自带VAE的。选自动有问题的情况下，再去搜一下大模型的作者有建议过用什么VAE，对应下载使用。