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ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。
ComfyUI 功能包，如 Impact Pack，提供增强功能。安装过程为：在 PowerShell 或终端中克隆 Impact Pack，完全重启 ComfyUI。使用 Face Detailer (SDXL) 重新生成面部，下载对应工作流程，设置检查点模型、提示、参数并生成修复。在 ComfyUI 中使用嵌入，输入嵌入名称并查找文件夹中的嵌入。
在ComfyUI的探索之旅中，Comfyroll 插件扮演了关键角色，它为用户提供了丰富的图像处理工具。这款插件旨在提升用户体验，通过一系列功能强大的节点，让用户在图像的精细调整和动态动画构建上得心应手。节点详解安装：在ComfyUI主目录中，通过CMD命令行输入git clone命令安装，开始你的Comfyroll之旅。
操作步骤包括注册、创建工作空间、选取 镜像、配置数据盘和网盘、选取 模型等。完成后，通过 JupyterLab 和 Terminal 即可进入 ComfyUI 界面，实现自动化工作流程。ComfyUI 的核心原理基于节点和模块，用户通过连接不同功能的节点，实现对图片生成的控制。
优化 Stable Diffusion 绘图细节和质量的方法分享如下：CFG：在 ComfyUI 中，不添加 CLIP Set Last Layer 节点时，其默认值为 -1。此值表示图片与提示词的关联程度，越大的值生成的图片细节越丰富。
ComfyUI因其灵活性和高效性，深受AI绘画爱好者的喜爱，但对于初学者，理解节点和数组的操作可能会有些挑战。本文旨在帮助新手快速上手，讲解如何利用ComfyUI的“忽略节点”和“忽略分组”功能。在实际操作中，有时我们需要临时去掉工作流中的某些节点或分组，如LoRA模型或ControlNet，手动调整会很繁琐。
第九课_LoRA原理和实践
Lora无线通信技术作为一种长距离低功耗的无线通信方案，已经在物联网领域得到了广泛应用。其特点与优势使得Lora无线通信技术成为连接物品和设备的重要手段，促进了智能城市、智慧农业等领域的发展。随着技术的不断演进和应用场景的扩大，Lora无线通信技术有望在未来发挥更重要的作用。
LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
LoRa无线通信模块的工作原理详解 LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
LoRA的工作原理LoRA的基本思路是冻结预训练矩阵（原始模型参数），仅在该矩阵上添加小的delta，且delta参数数量远少于原始矩阵。以矩阵W为例，它可能表示全连接层参数或transformer注意力机制矩阵。如果W的维度是n×m，仅通过初始化具有相同维度的新矩阵进行微调，参数量将翻倍。
深入浅出 LoRA，聚焦大模型微调策略与优化技术。面对全量参数微调在大模型时代带来的资源压力，LoRA 提出了低秩适配的方法，旨在高效、快速地对模型进行领域或任务的微调，突破了传统全量微调的局限。以下深入解析 LoRA 的核心思想、原理、优势以及代码实现，旨在为大模型微调提供直观且实用的指导。
AI绘画第三步,用Lora创造逼·真的小姐姐!
访问 CIVITAI 社区，搜索一个名为 ChilloutMix 的牛逼模型，它是专门用来训练生成小姐姐的。将此模型下载并放置在 stable-diffusion-webui 项目的 models/Stable-diffusion 目录下。
下载安装LyCORIS插件，确保在使用前完成插件的安装并重启stable-diffusion-webui。 将LyCORIS文件存放在sd-models-LyCORIS文件夹下。 在stable-diffusion-webui界面中，点击“show/hide extra network”按钮，然后在弹出的小窗中找到LyCORIS页面，点击刷新以加载文件。
第一步，安装Python 9，确保勾选“Add Python to PATH”以配置环境变量，并通过CMD检测安装是否成功。第二步，使用Windows PowerShell设置执行策略为无限制，方便后续LoRA包的安装。第三步，下载并解压LoRA模型训练包文件，推荐将文件放在D盘而非C盘，以避免系统权限不足的问题。
模型在调整权重时使用了几个特定的Lora，导致脸部细节略有变化。
视频介绍 观看教程视频，了解LoRA从原理到实践。
LoRA应用场景 在二次元漫画的AI绘画场景中，LoRA模型主要用于创造出特定的角色形象、服饰和画面风格。我们可以通过以下三个角度来理解LoRA的应用。角色容貌 案例：假设我们希望生成一个穿着职业装的长发女孩下班后，漫步在街道的场景。
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〖壹〗、 PixelAI.Art PixelAI.Art是一个充满动漫绘画宝藏的平台，提供大量免费点数，用户可以自由选取 大模型和Lora模型。它还支持controlnet，允许用户控制人物姿势和调整参数。若想作品更完美，可添加负面提示词。在社区看到优秀作品时，只需点击reference按钮应用设定，再点击generate按钮即可生成类似图像。
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〖肆〗、 美图WHEE 美图WHEE是由美图推出的基于其视觉大模型MiracleVision的AI图片和绘画平台。它支持多样化的图片创作，包括文生图、图生图、风格模型训练和创作提示词库。
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