使用 LLaMA Factory 定制 AI 绘画提示词生成器

微调实战：LoRA 方法

LoRA（Low-Rank Adaptation）是目前最高效的微调方法之一，特别适合提示词生成任务：

• 仅需调整少量参数
• 显存占用低（可单卡运行）
• 训练速度快（通常 1-2 小时）

Web 界面操作步骤

1. 在"Model"选项卡选择基础模型（推荐 Qwen-7B 或 ChatGLM3）
2. 切换到"Dataset"选项卡，上传准备好的数据集
3. 在"Training"选项卡配置参数：

微调方法：LoRA
学习率：3e-4
Batch Size: 8
Epochs: 3

1. 点击"Start Training"开始训练

关键参数解析

注意：首次训练建议保持默认参数，后续再根据效果调整。

测试与优化提示词生成器

训练完成后，可以在"Chat"选项卡实时测试模型表现：

1. 输入简短的画面描述（如"赛博朋克风格的城市夜景"）
2. 观察生成的提示词质量
3. 通过以下技巧持续优化：
   • 增加更多风格样本到数据集
   • 调整温度参数（temperature）控制创造性
   • 使用重复惩罚（repetition_penalty）避免冗余

典型问题处理：

• 生成内容过于笼统：检查数据集中是否包含足够细节的样本
• 出现无关词汇：增加数据清洗步骤，移除低质量样本
• 忽略关键元素：在数据集中强化这些元素的标注

将模型接入 Stable Diffusion 工作流

微调后的模型可以通过 API 方式集成到你的创作流程中：

1. 导出训练好的 LoRA 权重
2. 使用 FastAPI 创建简易服务：

from fastapi import FastAPI
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = FastAPI()
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your_lora_model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("base_model")

@app.post("/generate_prompt")
async def generate_prompt(description: str):
    inputs = tokenizer(description, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    return {"prompt": tokenizer.decode(outputs[0])}

3. 在 Stable Diffusion 的脚本或插件中调用该 API

进阶技巧与扩展方向

掌握了基础流程后，你可以进一步探索：

1. 混合专家（MoE）微调：为不同艺术风格创建专属专家模块
2. 多模态训练：结合图像特征生成更精准的提示词
3. 强化学习：根据生成图片的评分反馈优化模型

资源优化建议：

• 使用 4-bit 量化减少显存占用
• 对超长提示词采用分块生成策略
• 定期清理缓存文件释放磁盘空间

总结

通过本文介绍的方法，你现在应该能够：

1. 快速搭建 LLaMA Factory 微调环境
2. 准备高质量的提示词训练数据
3. 使用 LoRA 等方法高效微调模型
4. 将定制化的提示词生成器融入工作流

实际操作中，建议从小规模数据集开始（100-200 条），快速验证流程可行性后再扩展。可以尝试用不同的基础模型（如 Qwen 和 ChatGLM 对比），观察哪个更适合你的创作风格。

遇到训练问题时，首先检查：

• 数据集格式是否正确
• GPU 显存是否充足
• 学习率是否设置合理

建议收集第一批提示词数据，开始打造专属的 AI 创作助手。随着模型不断迭代，提示词生成质量会显著提升，辅助 Stable Diffusion 更好地表达创意。