作者展示了几张用自己训练好的 LoRA 模型生成的图像作为成果展示。这些图像的质量相当不错,证明作者的训练过程是成功的。作者表示

作者展示了几张用自己训练好的 LoRA 模型生成的图像作为成果展示。这些图像的质量相当不错,证明作者的训练过程是成功的。作者表示,训练好的模型可以根据输入的提示词和参数,生成特定风格和效果的图像。 完整教程：

《耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了！》

《耗时7天，终于把15种ControlNet模型搞明白了！》 各位好，我是吴东子 这篇文章是SD三部曲的第三篇「ControlNet的终极攻略」 前面我们说到如果想真正把SD应用起来，最重要的两个功能是：Lora和ControlNet Lora负责把想要画面的“主体”或“场景”炼制成模型 ControlNet负责更好地“控制”这个“模型”或画面 Lora教程之前已经出了，感兴趣的朋友可以去翻看 ControlNet一共有15种模型，每种模型对应不同的采集方式，再对应不同的应用场景，每种应用场景又有不同的变现空间 我花了一周时间彻底把15种模型研究了一遍，跑了一次全流程，终于写完了本文 文章包含了ControlNet的功能介绍，安装方法，模型采集方式，实操案例，以及下面几个目前很好玩的功能 1.动漫转真人 2.真人转动漫 3.控制人物姿势、表情 4.线稿AI上色 5.固定主角 大家只要跟着一步一步操作，一定能学会 另外，需要用到的整合包和模型也都给大家打包好放在网盘（链接在文章末尾） 花了很多时间才整理出来，希望对你有帮助

一个懒人 LoRA 制作指南，手把手教你用 OneTrainer 训练自己的 AI 绘画模型,无需深入理论,轻松掌握关键步骤。

一个懒人 LoRA 制作指南，手把手教你用 OneTrainer 训练自己的 AI 绘画模型,无需深入理论,轻松掌握关键步骤。 作者是用XL生成的图片，你可以用MIdjoureny生成效果比较好。 我完整翻译了内容，并且重新整理了适合推特阅读的版本，或者你可以在下面看完整翻译的内容： - 1⃣ LoRA 模型制作教程 作者作为一名 LoRA 模型制作的新手,通过自己的学习实践,总结了一份简明扼要的制作教程。 这份教程不涉及太多理论知识,而是直奔主题,手把手教初学者如何训练自己的 LoRA 模型。 作者坦诚分享了自己从最初尝试 Embedding 和 LoRA 时遇到的问题,以及后来找到的解决方法,为读者提供了宝贵的经验参考。 所需工具介绍 要制作 LoRA 模型,需要准备一些必要的工具。作者推荐使用自己喜欢的模型和图像生成工具,他个人使用的是 StableSwarmUI 和 GhostXL 模型。 此外,还需要一个训练工具,作者选择了 OneTrainer,因为有人说它比另一个常用的工具 Kohya 更易用。作者还提到,训练时如果需要将 SDXL 格式的图像转换为 SD 格式,需要在设置中开启分辨率覆盖选项。 2⃣ LoRA 模型制作步骤 作者将 LoRA 模型的制作过程分为三个主要步骤: 第一步是用现有的模型生成大量高质量的图像作为训练数据; 第二步是人工检查挑选图像,剔除所有质量不合格的; 第三步是使用 OneTrainer 进行训练,调整必要的参数设置。 作者还特别提到,在训练时如果需要将 SDXL 格式的图像转换为 SD 格式,一定要记得开启分辨率覆盖选项,否则训练会出问题。 训练参数调整心得 作为一名新手,作者在调整训练参数时主要参考了一份网上的指南。 他尝试调整了 Lora 设置中的 rank 参数,将其从默认的 16 改为 32,解决了模型训练中遇到的问题。作者分享了这份参数调整指南的链接,供其他学习者参考。 3⃣ 作者的训练数据集分享 为了帮助更多学习者,作者慷慨地分享了自己完整的训练图像数据集,其中还包含了他使用的 OneTrainer 配置文件。这些数据可供其他 LoRA 制作人下载参考和使用。数据集已经过作者的筛选,图像质量有保证。 4⃣ 训练成果展示

Lora分层控制拯救了我之前做的废模型。一两个月前在调研虚拟人的Lora模型训练，提高下同事生产图片的效率。开始给到我的训练图片

Lora分层控制拯救了我之前做的废模型。一两个月前在调研虚拟人的Lora模型训练，提高下同事生产图片的效率。开始给到我的训练图片不多，而且当时训练也没做太多处理，导致当时做的Lora出图面部经常受到训练集图片里的一些乱七八糟元素的影响，而且模型泛化也不太好，背景经常会带上训练集里的背景。后来又优化了几版，后面也学到了用Lora分层控制来结合人物Lora、画风Lora、衣服Lora。想到应该可以用这个来拯救下之前觉得废弃的模型，还加上了一些优化的正负向text inversion embeddings，效果还不错，废片率大幅度下降。（调了下prompt让人物的特征和画风与训练用的虚拟人形象保持一定区别） 底模除了Chilloutmix之外，最近发现这个底模比较好用，模型页也没有明确的对商用场景的限制： 另外推荐一些优化任务的正负向的Text Inversion Embedding: pureerosface： ulzzang-6500： ng_deepnegative_v1_75t： easynegative： badhandv4：

最近和朋友七黔在琢磨基于 SDXL 训练的 AI 美甲工具，有两件让我特别兴奋的事情！

最近和朋友七黔在琢磨基于 SDXL 训练的 AI 美甲工具，有两件让我特别兴奋的事情！ 第一是，除了穿戴甲 LoRA在 SDXL 上训练效果比1.5好了特别多以外，还可以通过训练 LoRA 直接实现美甲上手效果！！！ 另一个是可以通过最新的 ControlNet 模型 IP-Adapter 根据参考图直接提取图像设计出美甲款式，这一点也太有想象空间了。 我们把 demo 部署了一下，如果感兴趣可以试试看： #AI工作流