LORA的训练与使用
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发布时间：2024-08-20 12:46
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时间：2024-08-29 01:33
学习LORA模型的使用，首先要了解它的形成过程。
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参考视频。
LORA模型可以分为角色模型和风格模型。
在讲解LORA的使用前，我更想先讲解如何训练LORA。
训练LORA的基本方法可参考视频。
其次是如何打标签，尤其是训练角色LORA时，建议图片数量不要太多，但质量要高，并且每张图的标签要做好内容调整。
建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。
以下是使用方法：
首先收集处理图片，整理好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。
裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
接下来，打开autodl.com/home进行注册认证，然后在算力市场中选择合适的配置，创建任务。
在train文件夹下创建文件夹，设置好相关参数，启动训练。
训练结束后，可以看到输出的lora模型。
以上就是LORA模型的训练方法。
训练好LORA后，如何测试其效果呢？首先安装LORA，然后输入一段tag进行测试。
建议选择与LORA契合度较高的模型和tag，不要使用真人模型或过于虚构的角色。
在Additional Networks插件位置输入脚本功能，选择x/y/x plot功能，输入强度数值，即可测试LORA效果。
实际上，理解了LORA模型的测试方法后，也就很容易理解其用法。
在Additional Networks插件位置输入启动，选择模型，调整强度，生成图像即可。
可以尝试使用多个LORA获得符合角色或画风的效果，具体效果需要亲身体验。
