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

终于有人干这个了，之前很多在 Comfyui 中的 LLM 都得单独配置，一个插件一个玩法。

终于有人干这个了，之前很多在 Comfyui 中的 LLM 都得单独配置，一个插件一个玩法。 Comfyui-ollama 这个插件可以直接使用 Ollama 中的 LLM。 你可以使用带视觉能力的模型生成图片描述，也可以自定义提示词对你的图像提示进行润色生成。 插件地址：

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：

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

Civitai终于上了免费的图片生成的功能，你现在可以直接在Civit上使用站内的CKPT模型和Lora模型，C站应该是现在

Civitai终于上了免费的图片生成的功能，你现在可以直接在Civitai上使用站内的CKPT模型和Lora模型，C站应该是现在SD模型最多的地方了一些简单的图可以直接去试试了。 目前应该是不支持SDXL的模型，也不支持ControlNet，图像分辨率是固定的三个。我下面简单介绍一下生成功能的用法： 你可以在页面右下角找到Create的按钮点击就可以打开创建的弹窗。 你可以点击“Add Model”添加CKPT模型基本上可以搜到站内所有的模型，但是目前不能添加SDXL模型。 接下来就是提示词和反向提示词的填写，“Mature content”开启后可以生成那啥内容。 最后可以选择生成图片的尺寸，然后点击“Advanced”的三角可以展开各种高级设置。然后点击Generate就可以生成图片了。 然后在“Queue”可以看到你图片生成的队列，在“Feed”里面可以看到所有生成过图片的大图。 教程基本就这些了，相较于国内那几个web UI套壳改的模型网站的生成功能Civitai的这个交互看起来还是做过优化有思考的，而且随便写一些提示词生成的效果也不错应该是有一些其他的优化。趁现在还免费可以先去试试：

微软这个研究相当强啊，可以不经过训练直接融合多个 Lora 不损失效果，而且他们提出的通过 GPT-4V 评价图像质量的方法也很

微软这个研究相当强啊，可以不经过训练直接融合多个 Lora 不损失效果，而且他们提出的通过 GPT-4V 评价图像质量的方法也很有参考性。 项目介绍： 本项目旨在通过新的文本至图像生成方法，着重采用多重低秩适应（Low-Rank Adaptations, LoRAs）技术，创造高度个性化且细节丰富的图像。我们介绍了LoRA开关（LoRA Switch）与LoRA组合（LoRA Composite），这两种方式的目标是在精确度和图像质量上超越传统技术，特别是在处理复杂图像组合时。 项目特色： 免训练方法 LoRA开关和LoRA组合支持动态精确地整合多个LoRA，无需进行微调。 我们的方法不同于那些融合LoRA权重的做法，而是专注于解码过程，并保持所有LoRA权重不变。 ComposLoRA测试平台 这是一个全新的综合性测试平台，包含480套组合和22个在六大类别中预训练好的LoRA。 ComposLoRA专为评估基于LoRA的可组合图像生成任务而设计，支持定量评估。 基于GPT-4V的评估工具 我们提出采用GPT-4V作为评估工具，用以判定组合效果及图像质量。 该评估工具已证实在与人类评价的相关性上有更好的表现。 卓越性能 无论是自动化还是人类评价，我们的方法都显著优于现有的LoRA合并技术。 在生成复杂图像组合的场景中，我们的方法表现出更加突出的优势。 详尽分析 我们对每种方法在不同场景下的优势进行了深入的分析。 同时，我们还探讨了采用GPT-4V作为评估工具可能存在的偏差。 项目地址：