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lora训练参数带你从0到入门
训练轮数（Epoch）：一组训练过程。例如，50张图像进行10次训练，则1个Epoch为500次训练。多个Epoch将重复此过程。每N个Epoch保存一次：指定每N个Epoch保存一次中间结果作为LoRA文件。网络参数设置 Network Rank（维度）：神经元数目。
Epoch：即训练轮数。总训练步数是步数图片数量/bachsizeEpoch。图片较多时，可以多跑几个Epoch。学习率：一般选取 0.0001~0.00001之间的值，步数多时可以调小。推荐选取 中间值0.00005。学习率调度器选取 “constant_with_warmup”。DIM：训练人物LoRA时，DIM不需要太大，84或161即可。
配置LoRA：通过LoraConfig类来配置LoRA模型的参数，包括秩r、目标模块target_modules、缩放因子lora_alpha、任务类型task_type、dropout概率lora_dropout以及是否添加偏差bias等。包装模型：使用get_peft_model函数将原始模型包装为支持LoRA的模型。
【AIGC系列】AI绘画模型类型介绍
大模型主要分为两类：图片类，如civitai和liblib，civitai几乎覆盖了98%的图片领域，特别是国风和亚洲人物特性的模型，但要注意civitai包含部分不适合所有场合的18+内容，需谨慎使用。模型封面左上角的小字如checkpoint、checkpointXL、Lora等标识模型类型。
文心一格 技术支撑：依托飞桨、文心大模型 核心功能：AI作画、艺术创意辅助、产品化创新 适用人群：设计师、创意工作者 费用：用户免费 特点：支持多风格生成，通过自然语言描述即可快速出图，打破传统创意瓶颈。
AIGC图像生成领域的大模型主要包括CLIP、Stable Diffusion、StyleGAN和DDIM，以下为具体介绍：CLIP由OpenAI推出，采用多模态预训练方法，通过双塔模型和比对学习实现文本与图像的嵌入式学习。其核心创新在于将文本和图像映射到同一语义空间，使模型能够理解两者之间的关联。
Stable Diffusion：高质量的文生图潜在扩散模型，由AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser和慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach共同研发。是Stability AI旗下首个开源模型，吸引超20万开发者下载和获得授权，累计日活用户超1000万。
AIGC是利用人工智能技术自动生成内容的生成式AI，其核心是通过大模型、大数据和大算力，基于Transformer算法架构，直接产出文字、图像、音频、视频等多模态内容，赋予AI类似人类的创造能力。
AIGC的发展历程早期阶段：在2021年之前，AIGC的应用主要集中在文字生成方面。快速发展阶段：2022年被视为AIGC元年。新一代的AI模型能够处理更为丰富的模态，并支持跨模态产出，如AI插画、文字生成配套视频等常见应用场景。
Lora的升级版,LyCORIS使用教程
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。
右键下载LyCORIS模型，文件格式通常以safetensors结尾。将下载的模型放置在指定的sdmodelsLyCORIS文件夹内，以备后续使用。安装LyCORIS插件：访问LyCORIS插件的安装教程链接：https：//github.com/KohakuBlueleaf/a1111sdwebuilycoris。按照教程进行插件安装，并确保重启stablediffusionwebui以激活插件。
首先，通过右键下载该模型，你会发现它与Lora的大型模型类似，文件格式以safetensors结尾。将它放置在sd-models-LyCORIS文件夹内，以备后续使用。在prompt区域引用模型并开始绘图，你可能会遇到小黑窗的错误提示，因为它不是标准的Lora层。这提示你，不能用Lora的传统方法来操作。
LyCORIS，全称为 LoRA beyond Conventional methods， Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion，是一种超越常规Rank adaptation方法的稳定扩散技术。它被视为LoRA的升级版，通常在捕捉训练图像细节方面更具表现力。LyCORIS是一个广泛的LoRA方法系列的总称，包含多个变体。
使用 LoRA/LyCORIS 的方法：只需将下载的文件放置到指定目录：点击 Generate 下方的红色按钮 Extra Networks，打开选取 Extra Networks 的界面。您将看到一系列 LoRA 卡，但它们将呈现为没有预览的大灰色图像。
ai能创作角色互动作品和大场景多人插画吗?
〖壹〗、 AI技术在创作角色互动作品和大场景多人插画方面展现出巨大潜力，尽管近来 还存在一些局限性，但随着AI的不断迭代，这一能力正逐步完善。通常情况下，要求AI绘制多人物的场景是非常具有挑战性的。在使用Stable Diffusion进行多人物绘制时，往往难以获得理想效果。
〖贰〗、 AI能够创作角色互动作品和大场景多人插画，但存在一定局限性。具体分析如下：角色互动作品：AI技术具备创作角色互动作品的潜力，可以通过学习和分析大量的角色互动数据，生成具有互动性的角色和内容。
〖叁〗、 要为场景添加一些尺寸，请在背景的底部创建一个较暗的椭圆。确保它保持在背景和女性背后。
〖肆〗、 内测版本可能存在稳定性问题，建议定期保存作品。复杂描述可能导致生成结果偏差，可尝试简化关键词或分步生成。总结：AI艺术家通过AI技术降低了艺术创作门槛，适合快速生成个性化作品。用户可通过文字描述或咒语生成器实现创意，Android平台已开放内测，iOS用户需等待后续更新。
〖伍〗、 特点：集成美图影像技术，适合人像与场景插画生成。奇域AI 定位：中式审美国风AI绘画创作平台。特点：专注传统美学，提供水墨、工笔等风格模板。超能画布（百度网盘）定位：AI创意图像写真创作平台。特点：结合百度网盘生态，支持一键生成个人写真插画。文心一格 定位：AI艺术与创意辅助平台。
lora如何训练画风
训练集准备：聚焦风格特征与数据多样性素材选取 优先挑选具有显著画风共性的图片，例如赛璐璐风格（线条简洁、色彩块面化）或写实风格（光影细腻、质感真实）。若训练真人画风，需包含正脸、侧脸、不同表情及光照场景（如顺光、逆光、侧光），背景尽量简洁以减少干扰。
若需生成多风格混合模型，可联合训练多个LoRA模块，并通过注意力权重控制风格融合比例。使用条件控制（如文本描述或风格编码）实现动态风格切换。
将准备好的数据集图片拖入训练器的step2区域。图片自动打标：开启训练器的“魔法”功能后，点击Add AI captions with Florence-2，系统会自动为图片生成描述性标签（如物体名称、风格特征等），这一步对模型理解图片内容至关重要。
Lora训练大致分为两种：人物训练和风格训练。人物训练：相对简单，只需将某个特定人物的一系列照片提供给大模型即可。风格训练：旨在训练出某种特定的画风。需要注意的是，要排除特定人或物对训练数据的影响，以避免过拟合。
LoRA是一种轻量化的模型微调训练方法，它允许我们在原有大模型的基础上，通过少量的图片进行微调，从而生成特定的人物、物品或画风。这种方法具有训练速度快、模型大小适中、训练配置要求低的特点，使得普通消费级显卡也能胜任微调任务。
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