LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，效果好，所以lora模型的使用程度比较高。
LoRA模型是一种小型的Stable Diffusion模型，对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。由于体积小而效果好，因此LoRA模型的使用程度相对较高。
这篇文章面向从未使用过LoRA模型的初学者，将介绍LoRA模型的概念、获取途径以及在AUTOMATIC1111 GUI中的使用方法。最后，还将提供一些LoRA模型的实际应用演示。
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种微调Stable Diffusion模型的训练技术。相比于Dreambooth和文本反转等训练技术，LoRA模型是一种折中方案。它的文件大小更易管理（2-200 MB），并且训练能力相当不错。LoRA模型是解决存储问题的优秀方案，特别适用于定制AI艺术模型，不会占用太多本地存储空间。
LoRA对Stable Diffusion模型中最关键的部分进行微小的修改，主要是交叉注意力层。通过将自己的权重加到这些矩阵上来微调模型，LoRA模型通过将矩阵分解成两个更小的（低秩）矩阵来存储更少的数字，从而实现文件更小的效果。
在交叉注意力层中，LoRA模型通过将矩阵分解成两个更小的（低秩）矩阵来存储更少的数字，从而实现文件更小的效果。
寻找LoRA的首选地点是Civitai。该网站托管了大量LoRA模型的集合。应用LORA过滤器以仅查看LoRA模型。不过里面的大多数模型都是：女性肖像，动漫，现实主义插图风格等。
Hugging Face是另一个LoRA库的好来源。你会发现更多种类的LoRA模型。但那里的LoRA模型可能没有C站多，并且也不太直观。因为没有图片预览。
在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI中使用LoRA模型非常简单。AUTOMATIC1111原生支持LoRA，无需安装任何扩展。
要在AUTOMATIC1111 webui中安装LoRA模型，请将模型文件放入以下文件夹：
stable-diffusion-webui/models/Lora
要在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI中添加带权重的LoRA，请在提示或否定提示中使用以下语法：
。其中，
name
是LoRA模型的名称，
weight
是应用于LoRA模型的权重。默认值为1。将其设置为0将禁用模型。
谁不想要AI图像中更多的细节？细节调整器允许你增加或减少图像中的细节。使用正LoRA权重来增加细节，使用负权重来减少细节。
这个lora可以给图片添加一些饱和度。
这个lora可以用来控制图片的亮度。
LoRA模型是checkpoint模型的小型修改器。你可以通过在提示中包含一个短语轻松地在AUTOMATIC1111中使用它们。在以后的文章中，我将告诉你如何自己来训练一个LoRA模型。
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