AI绘画（SD）实战教程：Lora模型训练

如果想真正把SD应用起来，最重要的两个功能是：Lora和ControlNet

ControlNet负责更好地“控制”这个“模型”或画面

Lora负责把想要画面的“主体”或“场景”炼制成模型

我们前面学习了 ControlNet ，这一部分学习Lora的炼制

对于很多小伙伴来说，炼制Lora都是比较复杂的一个任务，很多小伙伴望而却步。

通过我的实践，本部分给大家分享一个最简的 SD Lora炼制，让大家可以用最简单的方法炼制出自己想要的Lora。

1、平台选择

这里我选择使用 lib 平台的在线Lora炼制。

优点：不需要本地部署，不需要租用云平台，也不需要安装下载任何软件。

（lib 针对新用户目前还有 5次免费的Lora炼制，赶快用起来）

2、界面介绍

我们可以看到Lora的训练界面，整个界面还是很简单的。

1、选择我们需要选择炼制的Lora类型。

人像、二次元、画风。

这里我炼制的是真人，就选择人像。

2、参数设置

我们炼制真人就可以选择 ChilloutMix 或者 majicMIX realistic V7 。这两个炼制真人效果是比较好的。

单张次数15 ，循环次数10 代表着，每张学习15次，循环十轮，最后就是会炼出10个Lora。

3、素材准备

然后我们选择上传图片，上传我们事先选好的图片。

tips：炼制Lora，最重要的就是炼制前图片的准备。选择的图片直接关系你的lora能不能成功，泛化性好不好。

图片要求：

• 20-40张、
• 高清晰度、
• 多角度(尽量不要重复)
• 中景、近景、远景、上下左右，充分丰富
• 背景、妆容、服装尽量简单
• 瑕疵处理（肤色、痘痘等等可以微p。但不要美颜过度，会影响模型效果）

简单分辨好的素材：遮住一部分，还能看出是原本的人

准备好素材后就可以上传图片

4、打标签

我们上传了图片之后，先设置打标签的参数。

我们准备图片会有一些全身、半身、大头照，一般图片比例会不一致，这里可以选择无需裁剪。

然后算法选择 deepbooru

打标阈值 0.8-1之间，可以先按0.8 不行就再调高

模型触发词，就是在需要使用Lora 是否需要触发词调用。这个可以根据自己的需求设置。

然后点击打标。

打标完成后，我们需要一张张图片再核对一下。

点开图片，我们可以看到右边的标签。

我们把不需要的和错误的删除。把需要添加的再补充上。

比如：这里的 1 girl 就需要删除，改为 1 boy 。

打标签的原则：想保留的特征不要放到标签里，比如你希望发色永远不变，是自带的特征，就不需要打标签。

5、点击生成

打完标签之后点击立即训练，等待训练完成，一般需要20分钟左右。

6、Lora测试

我们炼制出了10个模型，需要确定哪个 Lora 的多少权重生成的人物更相似。

在lib 中我们可以直接使用生成的Lora进行测试。

选择我们炼制Lora的大模型，然后选择不同的Lora，进行权重的测试。

这里我尝试了几次，一般来说，后五轮的Lora会比前面的好，权重一般在0.6以上的会比较像。

大家可以多测试。

测试完成就可以把这一个Lora保存下载下来。这样在其他平台或者本地也可以使用了。

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