stable diffusion lora模型局部重绘训练教程
时间: 2025-01-12 21:45:09 浏览: 153
### 使用 Stable Diffusion 和 LoRA 进行局部重绘训练
#### 准备工作
为了使用 Stable Diffusion 结合 LoRA 模型进行局部重绘训练,需先准备好基础环境和资源。确保安装并配置好 Stable Diffusion 的运行环境,并下载所需的预训练模型文件。
对于特定需求提到的 `RevAnimated_v122.safetensors` 作为基底模型以及两个 LoRA 文件——IvoryGoldAI (增加金属质感) 和 more_details (增强图像细节)[^1],这些都将用于微调过程中的风格调整。
#### 数据集准备
创建一个专门的数据集,其中包含需要重新绘制部分的目标图片及其对应的掩码(mask),该掩码用来指示哪些区域应该被修改。每张图与其对应mask应成对存在,以便于后续处理脚本读取。
#### 配置参数与命令执行
在启动训练之前,定义必要的超参数如 batch size, learning rate 等。同时,在命令行中指定加载的基础模型路径、LoRA权重位置以及其他必要选项:
```bash
python train.py \
--base_model_path ./models/revanimated_v122.safetensors \
--lora_weights "./loras/IvoryGoldAI.lora", "./loras/more_details.lora" \
--data_dir /path/to/dataset \
--output_dir output_directory_name \
--learning_rate=5e-6 \
--max_train_steps=800
```
此段代码展示了如何通过 Python 脚本来发起一次基于给定条件下的训练任务[^2]。
#### 应用负向提示优化结果质量
为了避免某些不希望出现的效果,可以在训练过程中加入负面提示(negative prompt)。例如利用 badhandv4 或 EasyNegativeV2 来防止手部变形等问题的发生;而 Deep Negative 则有助于改善人体结构准确性等方面的表现[^3]。
#### 实践建议
理论知识固然重要,但实践才是检验真理的标准。鼓励读者跟随具体项目操作一遍完整的流程,这样不仅能加深理解还能积累宝贵经验[^4]。
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