ComfyUI 基础教程(四) —— 应用 LoRA 模型控制图像生成特征 - SharpCJ
💡
原文中文，约2500字，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
本文介绍了Stable Diffusion中的Lora模型，它是一种用于微调大语言模型的低次序适应技术。Lora模型允许用户在不修改SD大模型的情况下，利用少量数据训练出具有特定画风、IP或人物特征的模型。文章还介绍了Lora模型的使用方法和训练步骤。
🎯
关键要点
- 本文介绍了Stable Diffusion中的Lora模型，适合初学者。
- Lora模型是一种低次序适应技术，用于微调大语言模型，最初用于NLP领域。
- Lora允许用户在不修改SD大模型的情况下，利用少量数据训练特定风格的模型。
- Lora模型可以微调画面，种类多样，包括人物、动作、建筑等。
- 使用Lora模型需要下载并放置在指定文件夹，设置加载器参数。
- 可以使用多个Lora模型，通过Lora堆节点进行加载和控制。
- 个人显卡也能快速完成Lora模型的训练，提供了更多的创作空间。
- 训练Lora模型需要下载安装训练器，准备训练数据并进行处理。
- 训练数据需高质量，数量不少于15张，且需进行打标和优化。
- 训练环境参数需配置，训练完成后进行模型测试以确认效果。
- Lora模型使用简单，鼓励用户学习和尝试开源资源。
➡️
