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AI绘画第三步,用Lora创造逼·真的小姐姐!
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 首先，你需要准备几十张图片，确保它们是512*512像素，并进行适当的大小调整和标签标注。你可以选取 使用Stable Diffusion的训练页面，或者安装dataset-tag-editor、wd14-tagger等工具，或者利用lora dataset maker这个方便的Colab包进行处理。
〖叁〗、 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。
LLaMA2中文微调
〖壹〗、 LLaMA2的许可证已更新，商用成为可能。LLaMA2-Chat模型同步发布。我在16G推理卡上尝试了Llama-2-7b-chat的微调，尽管扩充了中文词库，但推理效果仍然以英文为主。在LLaMA2模型发布时，官方已开源LLaMA伴侣微调程序，支持全量、Lora等多种微调方式，兼容性优于第三方程序。
〖贰〗、 从0开始微调LLama2系列 (2) ： 运行一下llama2 在完成模型参数下载之后，我们可以尝试运行模型来看看实际效果。本次系列文章将基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目进行演示。首先，我们通过GPU进行模型运行。在完成Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目的克隆后，GPU部署十分简便。
〖叁〗、 中文LLaMA2的本地化工作在模型推出后便迅速展开，社区成员们在短时间内完成了大量工作，如搭建本地部署环境、优化模型性能、提供实用工具等。多个项目不仅实现了对LLaMA2模型的汉化，而且在中文能力提升、指令微调、预训练策略等方面做出了创新尝试。
〖肆〗、 中文LLaMA2的本地化工作在模型发布后迅速展开，展现出高度的效率与创新。LLaMA2模型的强大英文基础能力，加上相对较少的中文数据和不友好的tokenizer，为中文SFT和中文continue pretraining带来了机遇，同时也对从零开始的训练带来了挑战。
〖伍〗、 自LLaMA2发布以来，中文开源社区的热情空前高涨，迅速投入到本地化工作中。尽管初期出现了一些占坑的空仓库，但大家的工作效率极高，成果显著。经过尝试，我发现有几个中文LLaMA2的相关项目表现出色。首先，来自LinkSoul的Chinese-LLaMA2-7b项目令人印象深刻。
〖陆〗、 与采用中文语料、可能花费上千万元成本从头预训练的各大知名模型相比，中文LLaMA-2在同规模下表现抢眼。通过SFT、LoRA等方式微调，虽能部分提升基座模型的知识与能力，但不能完全满足高质量领域知识或垂类模型应用构建需求。
如何配置LoRa终端参数
〖壹〗、 确定您的LoRa模块或芯片型号和规格。通常，您可以在相关的数据手册中找到您需要的参数和值。确定您所使用的频率带。根据您的国家或地区，您可能需要遵守不同的频率规定。请务必检查相关的法规和要求，以确保您的设备符合规定。配置LoRa终端的通信参数。
〖贰〗、 LoRaWAN设备接入Chirpstack的步骤详解要将LoRaWAN设备接入Chirpstack开源NS服务器，首先，你可以通过测试服务器 ns.rejeee.com (端口80) 获取测试账户。
〖叁〗、 要实现一键组网，首先使用WirelessTool配置工具对主机和从机进行设置。以1号设备为主机为例，配置其地址和类型为从机，开启自组网功能。同样，对于从机2号设备，设置地址和类型为从机，并开启自组网。具体步骤见图3和图4。在完成配置后，从机通过按住主机的JOIN键入网，主机灯亮表示等待从机接入。
〖肆〗、 容量：一个LoRa网关能够连接数千个节点。 电池寿命：可长达10年。 安全性：支持AES128位加密。 传输速率：速率较低，从几百到几十千比特每秒不等，传输速率越低，传输距离越长。
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。
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。
ComfyUI生成的图片包含工作流信息，使用记事本查看图片文件可直接展示生成过程。模型重命名时，Lora和Embedding可根据用户喜好调整名称，但需注意名称中不得包含空格。Embedding的使用需要在Prompt中明确指定其路径，确保软件正确读取。
LCM-LoRA推理简明教程
〖壹〗、 让我们看看如何使用LCM-LoRA对不同的任务进行推理。首先，确保已安装peft，以获得更好的LoRA支持。文本转图像 我们将使用StableDiffusionXLPipeline和调度程序：LCMScheduler，然后加载LCM-LoRA。该管道与LCM-LoRA和调度程序一起，可实现快速推理工作流程，克服扩散模型的缓慢迭代特性。
LORA无线远传集中器的安装注意事项
集中器安装的位置要尽量避免与表具之间相对位置处于垂直方向，比如说，A栋楼共5层，装有X只表，如果为了与A栋表通信，而在A栋楼顶装集中器，通信效果远不如安装在对面楼3层位置。如下图。
LoRa降低了功耗，其接收电流仅10mA，睡眠电流200nA，这大大延迟了电池的使用寿命。
易于建设和部署的低功耗广域物联技术。改善了接收的灵敏度，降低了功耗。网关集中器支持多信道多数据速率的并行处理，系统容量大。基于终端和集中器网关的系统可以支持测距和定位。LoRa模块抗干扰能力强，传输距离远。
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