LoRA 训练入门：如何定制专属 AI 绘画模型

LoRA 训练入门：如何定制专属 AI 绘画模型

在 Stable Diffusion 生态中，LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调方案，允许使用少量样本训练出特定风格或角色的模型。相比全量微调，它更节省资源且易于部署。以下将介绍基于图形化界面的训练流程。

环境搭建

确保本地环境满足以下基础要求：

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux
• 显卡：NVIDIA GPU，建议 4GB 以上显存
• Python：推荐 3.10 或 3.11 版本

安装脚本通常包含 install.bat（Windows）或对应 Linux 脚本。执行时根据提示选择本地使用选项即可。获取项目代码后，进入目录进行初始化。

cd <project_directory>

界面功能概览

工具界面主要分为两个区域：主参数区和子集管理区。主参数区负责模型、优化器及保存路径的全局设置；子集管理区则用于配置训练数据来源和图像增强选项。

数据子集配置

在子集管理中，支持从文件夹自动识别所有子目录作为训练素材。关键设置包括重复次数（通常 10-20 次）和数据增强功能（如翻转、标签打乱）。初次尝试时，建议先启用基础增强以丰富数据集。

参数区块管理

参数区块支持折叠展开。建议只展开当前正在配置的模块，利用滚动条浏览隐藏项，保持界面整洁。对于块权重训练，新手可暂用默认设置，后续再根据需求对网络不同部分设置差异化权重。

文件与配置管理

支持手动输入、文件对话框及拖拽三种文件输入方式。为便于团队协作和版本控制，推荐使用 TOML 文件管理配置。这不仅能快速恢复完整训练设置，还能记录不同阶段的参数变化。

任务调度与执行

队列系统支持批量训练和顺序执行。在训练过程中，仍可修改其他任务的参数。启动前请确认基础模型路径、训练分辨率（如 512×512）、学习率（建议 0.0001 起）及输出目录空间。

Windows 下双击 run.bat，Linux 下执行 ./run.sh 即可开始。监控训练日志，观察损失值是否稳定下降，以及生成图像质量是否提升。若遇到显存不足，可降低 batch_size、减小分辨率或启用梯度累积。

成功的 LoRA 训练往往需要多次迭代。不要害怕调整参数，每一次运行都是对模型特性的深入理解。