AI绘画Stable Diffusion 新手入门教程:万字长文解析Lora模型的使用,快速上手Lora模型!

大家好,我是设计师阿威

今天给大家讲解一下AI绘画Stable Diffusion 中的一个重要模型—Lora模型,如果还有小伙伴没有SD安装包的,可以看我往期入门教程2024最新超强AI绘画Stable Diffusion整合包安装教程,零基础入门必备!,安装包下载请看文末免费获取哦

LoRA(Low-Rank Adaptation) 是一种优化生成图像的方法。它可以让图像生成模型在保持高质量的前提下,变得更高效、更快速。

它主要用于大规模预训练模型的微调。通过将权重矩阵分解为低秩矩阵,从而减少训练参数,降低计算开销。LoRA在保持模型性能的前提下,能够快速适应新的任务或数据集。LoRA通过结合Checkpoints一起使用,实现对大模型生成效果的细节上的修正。

在Stable Diffusion中,LoRA模型可以让AI针对更具体的形象、特征来生成图片,同时简化了生成图片的步骤,让整个过程变得更加具体和便捷。


LoRA的作用:

精准生图: LoRA可以让图像特征生成得更为精准,虽然不如Embeddings那样轻巧,但却可以更具象化的生成你想要的目标人物或特征。

应用场景:

目前LoRA常用于游戏、电影等应用场景的人物创造,可以通过大量的训练来创造出特征鲜明的人物角色。

模型位置: LoRA模型放置于WebUI文件根目录下Models文件夹内的LoRA文件夹内

在这里插入图片描述

如何调用:

1.在提示词中输入 < lora:模型名称 > 即可调用。例如:< lora:princess_xl_v2 >,也有一些LoRA有固定的触发提示词,具体可以参考各LoRA的说明文件。

在这里插入图片描述

2.在提示词下方的"扩展模型"菜单中点击"Lora",然后点击你已安装好并希望使用的LoRA模型即可。

3.附加网络扩展:Additional Network。

在这里插入图片描述

安装完该插件后,我们复制一下我们的LoRA模型所在的目录。

然后到"设置-Additional Network"菜单中,将我们LoRA模型所在目录的地址粘贴到该位置并保存。

然后展开"Additional Network"菜单,刷新模型列表,就能勾选使用你需要的LoRA模型了。该方式支持最多同时使用5个Lora模型,并可以分别调节它们的参数,通过这种方式加载Lora模型,可以不用再在提示词中加载Lora模型了,提示词就会更清晰简洁。

但通过这种方式生成的图片信息中并不会显示你所包含的Lora模型,所以如果你希望将生成图片连同信息一同分享给别人的话,需要谨慎使用这种方式。

另外,该方式支持加载蒙版功能,可以使我们的LoRA特定在图像中的局部生效。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

LoRA的具体示例

我这里采用All Disney Princess XL 这款LoRA 结合一些二次元的大模型来生成迪士尼的人物形象。(模型下载请看文末扫描获取哦)

该LoRA模型可以生成多个人物形象,我们在正向提示词中加入< lora:princess_xl_v2:0.4 >(权重可以根据模型的说明文件来设定)触发该模型并加入人物名称elsa来生成爱莎公主的形象。(你也可以输入其他形象名称)

正向提示词:cinematic photo casual elsa,lora:princess_xl_v2:0.4,35mm photograph,film,bokeh,professional,4k,highly detailed,

反向提示词:drawing,painting,crayon,sketch,graphite,impressionist,noisy,blurry,soft,deformed,ugly,

LoRA的应用之人物形象

我们以Cosplay为例,我们可以利用LoRA来实现生成Cosplay的人物角色。以守望先锋中的角色D.Va为例。

首先将原有的人物形象放入WD1.4标签器中进行反推,然后发送至文生图。

在反推出的提示词的基础上加上起手正向和反向提示词,并选择合适的二次元模型,我这里采用cetusMix模型。

正向提示词:(masterpiece:1.2),best quality,masterpiece,highres,original,extremely detailed wallpaper,perfect lighting,(extremely detailed CG:1.2),drawing,paintbrush, 1girl,d.va (overwatch),solo,whisker markings,bodysuit,brown hair,long hair,breasts,facial mark,brown eyes,looking at viewer,smile,skin tight,headphones,medium breasts,covered navel,blue bodysuit,animal print,bangs,ribbed bodysuit,cowboy shot,pilot suit,lips,gradient background,facepaint,gradient,closed mouth,

反向提示词:NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres,normal quality,((monochrome)), ((grayscale)), skin spots, acnes,skin blemishes, age spot, (ugly:1.331), (duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21), (tranny:1.331), mutated hands,(poorly drawn hands:1.5), blurry, (bad anatomy:1.21), (badproportions:1.331), extra limbs, (disfigured:1.331), (missingarms:1.331),(extra legs:1.331), (fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051), (unclear eyes:1.331), lowers, bad hands,missing fingers, extra digit,bad hands, missing fingers, (((extraarms and legs)))

在这里插入图片描述

然后在Additional Networks中启用LoRA模型,选择我的LoRA模型,并根据模型说明设置其最合适的权重。

点击生成后,便会为我们生成一张拥有LoRA该模型特征的相似图片。

在这里插入图片描述

然后我们就要基于这个LoRA来生成我们的Cos风格图片。

将模型改成真实系模型,我这里采用majicmix。然后将正向提示词的起手式改成更符合真实系照片风格的提示词。

正向提示词:best quality,ultra-detailed,masterpiece,hires,8k,raw photo,(photorealistic:1.4)

生成真实系照片的时候建议勾选高分辨率修复。

点击生成后,便会为我们生成一张拥有LoRA该模型特征的Cos风格真实系图片。

当然,我们也可以利用图生图的方式来生成Cos风格真实系图片。图生图的方式更容易生成和原画相似的图片。
在这里插入图片描述

除了特定人物形象,有一些LoRA也可以生成某类的人物形象。

比如Fashin Girl、Cute Girl、Asian Male等,它由符合作者个人审美的大量人物照片训练而成。

在你生成Cos风格真实系图片的时候,加入这些元素的LoRA到Additional Networks中,权重不用过高,0.2-0.3即可,可以有效生成更符合大众审美的人物面部。


LoRA的应用之画风

LoRA也可以实现创作某一类画风的人物形象。比如海贼王的动漫就具有明显的特定画风,我这里以这个One Piece的LoRA模型为例。

下载地址:https://civitai.com/models/4219?modelVersionId=6331
注意:如无法下载,请看文末扫描获取哦

我希望以海贼王的动漫画风来创造之前的D.Va人物角色。提示词的写法、Checkpoints模型选择和之前一样,这里我需要生成的是二次元风格图片,就用二次元的起手式和大模型。

在Additional Networks中同时启用画风和人物的LoRA模型,画风模型对画面的风格影响较大,所以权重可以适当降低。

点击生成,便能生成出该画风下的人物风格图片了。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

LoRA的应用之概念

LoRA也可以实现创作某一类概念风格的图片,我这里以犯罪嫌疑人的概念风格模型mugshot lora为例。

下载地址:https://civitai.com/models/17248/mugshot-lora (如无法下载,请看文末扫描获取哦)

选择一个二次元大模型,并输入正向和反向提示词,如果不知道具体提示词是什么可以通过WD1.4标签器对类似图片进行反推获得。

我这里还是打算用之前的D.Va角色来生成这个犯罪嫌疑人概念风格的图片。

正向提示词:(masterpiece:1.2),best quality,masterpiece,highres,original,extremely detailed wallpaper,perfect lighting,(extremely detailed CG:1.2),drawing,paintbrush, 1girl,d.va (overwatch),solo,(Holding a sign with both hands),looking at viewer,height chart,upper body,bangs,english text,whisker markings,bodysuit,brown hair,long hair,breasts,facial mark,brown eyes,looking at viewer,smile,skin tight,headphones,medium breasts,covered navel,blue bodysuit,animal print,bangs,ribbed bodysuit,cowboy shot,pilot suit,lips,facepaint,closed mouth,

反向提示词:NSFW,(worst quality:2),(low quality:2),(normal quality:2),lowres,normal quality,((monochrome)),((grayscale)),skin spots,acnes,skin blemishes,age spot,(ugly:1.331),(duplicate:1.331),(morbid:1.21),(mutilated:1.21),(tranny:1.331),mutated hands,(poorly drawn hands:1.5),blurry,(bad anatomy:1.21),(badproportions:1.331),extra limbs,(disfigured:1.331),(missingarms:1.331),(extra legs:1.331),(fused fingers:1.61051),(too many fingers:1.61051),(unclear eyes:1.331),lowers,bad hands,missing fingers,extra digit,bad hands,missing fingers,(((extraarms and legs))),

然后在Additional Networks中启动mugshot和D.Va这两个LoRA模型,并设置好相应的权重。另外也建议勾选高分辨率修复选项。

点击生成,便能生成该概念风格模型的D.Va图片。


建议大家在使用的时候一定要看一下具体模型的说明,才能更准确地生成相应的图片。

LoRA的应用之服饰

虽然我们可以在不使用LoRA,仅通过文字描述就能通过大模型来生成一些特定的服饰,但有很多特定、少见的服饰还是需要LoRA来生成。比如一些机甲类的服饰,基本上靠大模型的文字描述是不可能生成的。

我们以Mecha Armor LoRa这个模型为例。

下载地址: https://civitai.com/models/93045/mecha-armor-lora (如无法下载请看文末扫描获取哦)

正向提示词:1girl,red theme,mecha musume,robot joints,headgear,full armor,cowboy shot, cyberpunk,futuristic,robotic arms,mechanical parts,

反向提示词:EasyNegative,(worst quality:1.4),(low quality:1.4),(normal quality:1.4),(female pubic hair:1.3)),lowres,penis,

机甲类提示词推荐mecha, intricate mechanical bodvsuit, mecha corset, mechanical parts, robotic arms andlegs, headgear,caustics, reflection, ray tracing, demontheme, cyber effect, cyberpunk,science fiction

模型的选择可以根据你实际的需要选择二次元或者真实系的模型。

在Additional Networks中,启用你需要的LoRA模型,你可以同时启用两个不同的机甲类风格模型,根据权重的不同会生成更侧重某个模型的组合风格,服装类的LoRA模型权重值不宜过高,会容易产生只有衣服的图片。

点击生成,便可根据你LoRA权重的分配、大模型的选择来生成不同风格的机甲服装的图片。

LoRA的应用之特定元素

这类的LoRA模型可以添加你需要的特定元素到你生成的图像中,比如美食、玩具、工具、产品等。搜索关键字是:object

比如Cyberhelmet这个LoRA,它专门用于生成带有科幻头盔和可穿戴设备风格的图像。

我们可以通过图生图的方式将这个头盔LoRA生成到我们之前生成的机甲少女上。

将之前的图片导入到图生图中。

然后在正向提示词中加入:

cyberhelmet,a white cyberhelmet,head,close-up,

在Additional Networks中在原本启用的LoRA后再加入Cyberhelmet这个LoRA。

点击生成,便能生成在原有基础中增加头盔的机甲少女角色了。

我们也可以用局部重绘的方式来更为精确地生成一张戴上科幻头盔的机甲少女。

在局部重绘中导入该图片,并将头部区域涂抹,由于生成的头盔本身就会比头部大,所以建议可以多涂抹一些区域。

正向提示词中只留下头盔部分的提示词。Additional Networks的设置和之前的方式一样。

点击生成,便能通过局部重绘的方式生成新的图片了。

感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具,具体看这里。

AIGC技术的未来发展前景广阔,随着人工智能技术的不断发展,AIGC技术也将不断提高。未来,AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用,使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时,AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用,对程序员来说影响至关重要。未来,AIGC技术将继续得到提高,同时也将与人工智能技术紧密结合,在更多的领域得到广泛应用。

在这里插入图片描述

一、AIGC所有方向的学习路线

AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

二、AIGC必备工具

工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
在这里插入图片描述

三、最新AIGC学习笔记

当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、AIGC视频教程合集

观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。

在这里插入图片描述

五、实战案例

纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
在这里插入图片描述

若有侵权,请联系删除

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/770192.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【软件测试】Selenium自动化测试框架 | 相关介绍 | Selenium + Java环境搭建 | 常用API的使用

文章目录 自动化测试一、selenium1.相关介绍1.Selenium IDE2.Webdriverwebdriver的工作原理&#xff1a; 3.selenium Grid 2.Selenium Java环境搭建3.常用API的使用1.定位元素2.操作测试对象3.添加等待4.打印信息5.浏览器的操作6.键盘事件7.鼠标事件8.定位一组元素9.多层框架定…

手把手家教你进行ChatGPT私有化部署

背景 随着AI技术的不断成熟&#xff0c;加上ChatGPT如火如荼的发布新版本迭代更新&#xff0c;人工智能的热度也升温到史无前例的高度。 我们有理由相信&#xff0c;现在身边还不愿主动去接触这项技术&#xff0c;深入了解的小伙伴&#xff0c;在不久的将来&#xff0c;一定会…

网络攻防——kali操作系统基本使用

1.阅读前的声明 本文章中生成的木马带有一定的攻击性&#xff0c;使用时请遵守网络安全相关的法律法规&#xff08;恶意攻击操作系统属于违法行为&#xff09;。 2.环境安装 生成木马主要需要如下工具&#xff1a;kali操作系统&#xff0c;VMware15&#xff08;搭建kali操作…

用Python制作动态钟表:实时显示时间的动画

文章目录 引言准备工作前置条件 代码实现与解析导入必要的库初始化Pygame绘制钟表函数主循环 完整代码 引言 动态钟表是一种直观且实用的UI元素&#xff0c;能够实时显示当前时间。在这篇博客中&#xff0c;我们将使用Python创建一个动态钟表&#xff0c;通过利用Pygame库来实…

无线物联网题集

测试一 未来信息产业的发展在由信息网络向 全面感知和 智能应用两个方向拓展、延伸和突破。 各国均把 物联网作为未来信息化战略的重要内容,融合各种信息技术,突破互联网的限制,将物体接入信息网络。 计算机的出现,开始了第四次工业革命,开始了人机物的高度融合&#xff08;&…

LVS负载均衡群集部署之——DR模式的介绍及搭建步骤

一、LVS-DR集群介绍1.1 LVS-DR 工作原理1.2 数据包流向分析1.3 LVS-DR 模式的特点1.4 LVS-DR中的ARP问题1.4.1 问题一1.4.2 问题二二、构建LVS-DR集群2.1 构建LVS-DR集群的步骤&#xff08;理论&#xff09;1.配置负载调度器&#xff08;192.168.80.30&#xff09;&#xff08;…

护眼指南之适合学生写作业的台灯:看看学生护眼台灯哪个品牌好

随着人们健康意识的提高&#xff0c;越来越多的人开始关注眼睛的健康问题&#xff0c;照明技术的进步也为缓解眼疲劳提供了可能&#xff0c;现在的照明产品可以通过调整光线亮度、色温、频闪等参数&#xff0c;使光线更加柔和、均匀&#xff0c;减少眼睛的不适感。人们都希望通…

重生奇迹MU 最动听的声音 最精彩的游戏

在重生奇迹MU的世界里&#xff0c;每个玩家都是重生奇迹的见证者&#xff0c;同时也是重生奇迹的创造者。每个玩家都有属于自己的冒险故事&#xff0c;每时每刻都会有新的喜悦降临。这款神奇的游戏让人沉浸于冒险的精彩中&#xff0c;实在引人入胜。 “叮”的一声让你倍感喜悦…

<Linux> 多线程

文章目录 线程线程互斥锁死锁 线程同步生产者消费者模型POSIX信号量基于环形队列的生产消费模型 线程池 线程 线程是进程内部可以独立运行的最小单位 进程是资源分配的基本单位&#xff0c;线程是调度器调度的基本单位 线程在进程的地址空间内运行 进程内的大部分资源线程是…

LeetCode-刷题记录-滑动窗口合集(本篇blog会持续更新哦~)

一、滑动窗口概述 滑动窗口&#xff08;Sliding Window&#xff09;是一种用于解决数组&#xff08;或字符串&#xff09;中子数组&#xff08;或子串&#xff09;问题的有效算法。 Sliding Window核心思想&#xff1a; 滑动窗口技术的基本思想是维护一个窗口&#xff08;一般…

RPC远程过程调用--Thrift

RPC远程过程调用–Thrift 简介 Thrift是一个由Facebook开发的轻量级、跨语言的远程服务调用框架&#xff0c;后进入Apache开源项目。支持通过自身接口定义语言IDL定义RPC接口和数据类型&#xff0c;然后通过编译器生成不同语言代码&#xff0c;用于构建抽象易用、可互操作的R…

JAVA+SSM+VUE《教学视频点播系统》

1管理员登录 管理员登录&#xff0c;通过填写用户名、密码、角色等信息&#xff0c;输入完成后选择登录即可进入视频点播系统&#xff0c;如图1所示。 图1管理员登录界面图 2管理员功能实现 2.1 修改密码 管理员对修改密码进行填写原密码、新密码、确认密码并进行删除、修改…

【Python机器学习】算法链与管道——在网格搜索中使用管道

在网格搜索中使用管道的工作原理与使用任何其他估计器都相同。 我们定义一个需要搜索的参数网络&#xff0c;并利用管道和参数网格构建一个GridSearchCV。不过在指定参数网格时存在一处细微的变化。我们需要为每个参数指定它在管道中所属的步骤。我们要调节的两个参数C和gamma…

监控与安全服务

kali 系统 nmap扫描 网段的扫描 使用脚本扫描 使用john破解密码 哈希算法是一种单向加密的算法&#xff0c;也就是将原始数据生成一串“乱码”只能通过原始数据&#xff0c;生成这串“乱码”&#xff0c;但是不能通过“乱码”回推出原始数据相同的原始数据&#xff0c;生成的乱…

红酒与时尚秀场:品味潮流新风尚

在时尚与品味的交汇点上&#xff0c;红酒总是以其不同的方式&#xff0c;为每一次的时尚盛宴增添一抹诱人的色彩。当红酒遇上时尚秀场&#xff0c;不仅是一场视觉的盛宴&#xff0c;更是一次心灵的触动。今天&#xff0c;就让我们一起走进红酒与时尚秀场的世界&#xff0c;感受…

Elasticsearch:结合稀疏、密集和地理字段

作者&#xff1a;来自 Elastic Madhusudhan Konda 如何以自定义方式组合多个稀疏、密集和地理字段 Elasticsearch 是一款强大的工具&#xff0c;可用于近乎实时地搜索和分析数据。作为开发人员&#xff0c;我们经常会遇到包含各种不同字段的数据集。有些字段是必填字段&#x…

算法力扣刷题记录 二十八【225. 用队列实现栈】

前言 栈和队列篇。 记录 二十八【225. 用队列实现栈】 一、题目阅读 请你仅使用两个队列实现一个后入先出&#xff08;LIFO&#xff09;的栈&#xff0c;并支持普通栈的全部四种操作&#xff08;push、top、pop 和 empty&#xff09;。 实现 MyStack 类&#xff1a; void p…

数据库安全审计系统:满足数据安全治理合规要求

伴随着数据库信息价值以及可访问性提升&#xff0c;使得数据库面对来自内部和外部的安全风险大大增加&#xff0c;如违规越权操作、恶意入侵导致机密信息窃取泄漏&#xff0c;但事后却无法有效追溯和审计。 国内专注于保密与非密领域的分级保护、等级保护、业务连续性安全和大数…

浅谈渗透测试实战

很多时候&#xff0c;在看白帽子们的漏洞的时候总有一种感觉就是把web渗透简单地理解成了发现web系统漏洞进而获取webshell。其实&#xff0c;个人感觉一个完整的渗透&#xff08;从黑客的角度去思考问题&#xff09;应该是以尽一切可能获取目标的系统或者服务器的最高权限&…

TCL中环可转债缩水近90亿:业绩持续承压,百亿自有资金购买理财

《港湾商业观察》廖紫雯 日前&#xff0c;TCL中环新能源科技股份有限公司&#xff08;以下简称&#xff1a;TCL中环&#xff0c;002129.SZ&#xff09;可转债总额缩水近90亿&#xff0c;引发市场关注。可转债大幅缩水的另一面&#xff0c;公司此前发布公告披露将使用百亿自有资…
最新文章