- 本期教程讲解LORA模型，所以提前讲解LORA模型的安装和使用。
- LORA模型有四个问题：LORA模型是什么、如何安装、如何使用以及使用过程中可能遇到的问题和解决办法。
- – LORA模型是什么
LORA模型是一种用于生成艺术图像的深度学习模型 。 它可以通过学习大量的图像数据并提取其特征 ， 然后生成具有相似特征的新图像 。 LORA模型可以用于创建各种风格的艺术作品 ， 包括水墨风格 。
举例：lora是一个用于图像生成的模型 ， 可以通过在原有模型的基础上添加新的层来改变图像的输出结果 。 类比汉堡的例子 ， Lora就像是给原来的汉堡添加番茄酱 、 生菜和辣椒酱等额外的配料 ， 使得最终的汉堡味道与原汉堡不同 。 Lora模型相比大模型的体积小 ， 因为它并不是创建一个新的模型 ， 而是在原有模型基础上进行修改 。 - LORA模型的安装有两种方法，
一种是在线安装，我们在扩展里找到civitai—-lora—-search by term—输入模型名称—GETLIST…
一种是下载到本地进行安装。
安装目录：webui\models\Lora - 在线安装速度更快，需要在SD网页上选择模型并下载。
- LORA使用技巧和注意事项：
- 底模必须相同才能保证生成的图片和演示图片相似
- 确保模型名称与加载的模型名称相同
- 注意描述中调用的LORA数量，可以尝试下载相同的LORA来实现更相近的效果,多个LORA混用出翻车图的概率也会增加
- 使用反向提示词来排除对LORA不好的因素，提高生成图片的质量
- 添加触发词来达到更好的效果
- 注意权重问题，不要过拟合
注意权重一致，并不是数值越大越好
- 总结：如何使用触发词和权重来改善Lora的效果？
要使用触发词来改善Lora的效果 ， 可以根据作者提供的触发词列表 ， 在描述中添加适当的触发词 。 触发词可以用于调整生成图片的风格和特征 。 同时 ， 要注意权重的设置 。 权重可以控制Lora在生成图片时对不同特征的关注程度 。 适当调整权重可以改善生成图片的质量和效果 。 可以参考作者给出的权重值 ， 根据需求进行调整 。 注意不要将权重设置得过高 ， 以避免过拟合的问题 。
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