Fine-tune model là một kỹ thuật huấn luyện lại một mô hình đã được huấn luyện trước đó trên một tập dữ liệu mới, nhỏ hơn và cụ thể hơn. Trong bối cảnh của Stable Diffusion, fine-tuning được sử dụng để tinh chỉnh mô hình gốc để tạo ra hình ảnh theo một phong cách hoặc chủ đề cụ thể, hoặc để tạo ra hình ảnh của một chủ thể cụ thể. Ví dụ, nếu bạn muốn tạo ra hình ảnh anime, bạn có thể fine-tune mô hình Stable Diffusion gốc trên một tập dữ liệu gồm hình ảnh anime. Điều này sẽ giúp mô hình học cách tạo ra hình ảnh anime đẹp hơn và chính xác hơn. Hoặc nếu bạn muốn tạo ra hình ảnh của một người cụ thể, bạn có thể fine-tune mô hình trên một tập dữ liệu gồm hình ảnh của người đó. Fine-tuning là một kỹ thuật mạnh mẽ, cho phép bạn tùy chỉnh Stable Diffusion theo nhu cầu của mình. Tuy nhiên, nó cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và thời gian hơn so với việc sử dụng các mô hình đã được fine-tune sẵn.