本篇文章给大家谈谈使用lora没有风格变化，以及lora使用场景对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
StableDiffusion怎么使用LoRA模型_特定画风与角色生成指南
〖壹〗、 准备LoRA模型文件获取模型从Civitai、Hugging Face或LibLib.AI等平台搜索目标画风（如新海诚风格）或角色名称。下载.safetensors或.ckpt格式的LoRA文件，确认其兼容当前StableDiffusion版本。将文件放入StableDiffusion的modelslora目录。
〖贰〗、 模型与Lora准备基础模型选取 推荐使用轻量化模型dosmix（99G），该模型在简洁体积下仍能生成高质量画面，适合快速创作。
〖叁〗、 方式一：使用Stable Diffusion训练模块中的图像预处理功能，勾选生成DeepBooru，进行tags打标签。启动SD WebUI，进入Train页面。进入Preprocess页面，设置Source（裁切图片路径）和Destination（处理后图片输出路径）。使用“use deepbooru for caption”生成关键字标签，点击Process。
〖肆〗、 使用LoRA技术训练Stable Diffusion生成特定人物模型的全流程如下：准备训练数据集搜集图像：收集15-30张目标人物的高分辨率图片（建议尺寸≥512×512像素），需包含不同角度、光照和姿态，确保特征一致性。裁剪处理：使用统一工具（如Photoshop或Python脚本）将所有图像裁剪为中心构图，突出人脸及关键特征区域。
〖伍〗、 选取 并应用Lora模型：在文生图模式下方的选项栏中，找到并点击“扩展模型”。在展开的菜单中选取 Lora，此时应能看到已添加的Lora模型列表。点击想要使用的Lora模型，即可将其应用于当前的图像生成任务。注意事项：确保Lora模型文件与Stable Diffusion版本兼容。
〖陆〗、 首先，在Civital网站上找到你想要的LoRA模型，并进行下载。确保下载的文件格式与StableDiffusionWebUI兼容。放置下载的文件：将下载的LoRA模型文件放置到StableDiffusionWebUI指定的目录中。这个目录通常是配置文件中指定的LoRA模型存储路径。
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。
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。
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。
ComfyUI初体验(五)-LoRA
〖壹〗、 LoRA的下载与安装 要体验LoRA在ComfyUI中的应用，首先需要下载模型权重和LoRA文件。权重文件：可以从Civitai平台下载预训练的模型权重。LoRA文件：LoRA文件需要放置在ComfyUI/models/loras目录中，可以从Civitai平台下载。
〖贰〗、 区分SD5和SDXL版本的LoRA模型，不能混用。下载LoRA模型文件，并复制触发词（如有）。在ComfyUI中使用LoRA模型 加载LoRA模型：首先加载一个SD基础模型。添加一个“LoRA加载器”的节点，并选取 LoRA模型。模型位置默认是ComfyUI/models/loras，如有更改，请确保模型放在正确的目录中。
〖叁〗、 特征标注优先级：独特点必标（如“额间红点”），共有特征少标（如“眼睛”“鼻子”）。数据集规模建议标签质量优于数量，50张精准标注的素材效果优于200张乱标素材。实测案例中，水果杨梅LoRA通过批量裁剪+WD标签器标注后，模型可准确识别果实纹理。
〖肆〗、 ComfyUI会根据用户的选取 和设置，自动融合多个LoRA模型的特征，生成出具有多种风格的图像。综上所述，ComfyUI的LoRA不仅可以使用，还支持模型融合，为用户提供了更加灵活和多样的图像生成选取 。
〖伍〗、 ComfyUI 中使用 Control-Lora SDXL 指南 Control-Lora 简介 StabilityAI 为 SDXL 发布了 Control-LoRA。这些 Control-LoRA 是基于 ControlNet，并针对 SDXL 进行了低秩参数微调，使得即使使用消费级的 GPU 也能流畅运行。更重要的是，它能更有效地利用 GPU 内存，减少 CUDA 内存溢出的问题。
〖陆〗、 LoRA节点：位于ComfyUImodelsloras的LoRA模型会被ComfyUI检测到，并在这个节点中加载。链式连接：LoRA节点支持链式连接，这意味着可以将多个Load LoRA节点串联起来，以应用多个LoRA模型，从而进一步微调生成的图片。其他注意事项 基础模型选取 ：在使用LoRA之前，需要先选取 或加载一个基础的大模型。
LORA的训练与使用
LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
触手AI无线端Lora模型训练与使用操作手册：模型训练 进入训练界面：打开触手AI无线端，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，进入【模型训练】界面。上传图片：上传至少8张图片进行训练，图片数量建议在8至100张之间。
进行LoRA训练需注意显卡配置，特别是显存大小，对速度和流畅度有直接影响。SD5版本底模至少需要6G显存，8G显存更加流畅，12G显存则适合进行更复杂的大模型微调。为简化训练过程，推荐使用几个辅助软件，如秋叶大佬提供的SDWebUi和BooruDatasetTagManager。
启动训练：保存设置，关掉界面回到启动页，点击终端，在相应文件内启动，输入bash train.sh，等待训练结束。LORA模型的测试安装模型：训练好lora后，回到stable diffusion，安装lora时必须关闭SD，将lora模型加入lora文件夹后重新启动SD。
Lora模型通过少量图片进行训练，形成的小模型可以与大模型结合使用，影响大模型产生的结果。安装lora模型有两种方法，一种是sd本身集成的lora系统，但使用起来相对不便；另一种是通过插件安装的lora系统。具体安装和使用方法可借鉴 视频。LORA模型可以分为角色模型和风格模型。
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