起首，一个比力广泛的模子下载所在为：Civitai Models | Discover Free Stable Diffusion Models
黄框是一些过滤器，比如checkpoints可以明白为比如把1.5版本的SD模子拷贝一份后交织辨认新的画风或场景后得到的模子，可以单独拿出来利用。 Hypernetwork和lora在特定场景下都非常好用。我们以majicMIX realistic 麦橘写实模子为例子，点开：
点开一张照片，我们能看到天生这张照片的提示词和负提示词以及cfg scale，以致往下拉另有保举的优质参数和批评区。下载好模子后，将其放到stablediffusion-webui ---> models ---> Stable-diffusion 目次下。随后在webUI中点击大模子的下拉框，即可切换（须要等候肯定时间）。
实际利用中，我们发现天生的和网页给我们的感觉差距好坏常大的，此中有很紧张的一点是没有阅读模子的分析书。 其在模子页面下方，
LoRA训练
环境：秋叶大佬的安装包 LoRA WebUI 提取码：p8uy。
数据集：图片和标签。怎样做：
- 打开Web UI。点击训练，再点击图像预处理处罚：复制存放图像的文件夹到源目次，复制标签和预处理处罚后的图像须要存放的文件夹到目标目次。宽度高度根据本身的须要去设置，这代表着预处理处罚后的图像巨细。
- 勾选利用deepbooru天生分析笔墨tag。点击预处理处罚，主动处理处罚完成后即可得到标签文件。
- 对标签举行修改。由于标签是deepbooru图生文模子天生的，不愿定那么正确。因此须要去对天生的标签做处理处罚。这里先不讲怎样打Tag，直接举行下一步。
- 进入秋叶大佬的炼丹器，点击LORA训练-新手（本节只过新手场）。添加底模路径（再SD的模子文件夹中添加一个大模子即可。）
- 添加训练数据集路径： 最好将你的数据集放到lora-scripts-v1.7.3\train\下。在这个目次中创建一个文件夹为你数据集名称，随后再创建一个文件夹为 数字_数据集名称。如上图所示。20代表每一个epoch中单张图片的训练次数，比如epoch=10，则一张图像的实际训练次数是10×20=200次。在train_data_dir中只填前一级目次。
- 其他参数只管先不调，直接开始训练。
- 复制lora模子：将Output文件夹中的lora模子文件拷贝到SD WebUI的models/Lora文件夹中。没有数字的代表最闭幕果，有数字的代表差异阶段的结果。
- 加载lora模子：在文生图这一页点击“启用”LoRA。随后选择刚才复制过来的LoRA模子。就可以天生啦。（权重发起调到0.8）
注：，我们直接对txt中的tag处理处罚好坏常不方便的，因此就须要：题词管理工具（毛子开发） 。链接我放到下方：链接：https://pan.baidu.com/s/1dAhvm-DBI9o62aWd1T1Csw 提取码：zub1
打开exe， 左上角File打开训练集目次，就可以看到当前图片和当前图片的标签。最右侧为全部图片的Tag。我们可以通过中心栏调解单个图片的Tag，也可以通过右边这一栏添加或删除全部图片中雷同的Tag。双击图像可以检察细节。，修改完全部后再次点击左上角的Save。
别的，还能有翻译功能，在左上角File的setting中：
点击下方，即可举行主动翻译：
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发表于 2026-2-22 07:38:21