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文档简介

AIGC辅助设计洞见内核——AI辅助设计之LoRA模型原理与云训练解析01LoRA模型原理我想要的(Expectation)：

特定的建筑材质肌理（如夯土、青瓦）。

特定的艺术风格（如传统水墨、某种画风）。

>

我得到的(Reality)：

毫不相干。

漏洞百出。

>01LoRA模型原理为什么会出现这种问题？

“大模型是通才而非专才，

未学习过特定风格知识！”解决方案01LoRA模型原理术业有专攻既然通用模型不懂，就请专门的“专家”来解决。LoRA就是领域专家专注于特定风格、人物或材质的小型模型。引入LoRA作为补丁无需重新训练大模型，只需挂载LoRA即可生效。解决方案01LoRA模型原理未使用LoRA生成结果：普通女孩使用LoRA生成结果：特定的IP手办模型风格什么是LoRA？01LoRA模型原理全称：Low-RankAdaptationLoRA

=知识便利贴

知识精，体积小(MB级)。记录特定领域的专业知识。大模型(Checkpoint)=新华字典

知识广，体量大。什么都懂一点，但不够专精。LoRA的工作原理01LoRA模型原理传统模型训练LoRA模型训练02云训练LoRA为什么选择"云训练"？本地训练方案云训练方案02云训练LoRA为什么选择"云训练"？对比维度本地训练方案(Kohya_ss)云训练方案(LiblibAI)硬件门槛高(需RTX3090/4090显卡)零门槛(使用云端算力)配置难度环境配置极其复杂无(网页登录即用)上手难度不适合快速入门流程化操作，易上手成本免费(仅硬件成本)需付费或消耗积分02云训练LoRA“云训练”流程解析目标：专注于创意而非配置准备数据集种瓜得瓜

种豆得豆处理与打标给教材写“注释”云端训练AI学习教材测试使用ComfyUI

实测应用02云训练LoRA第一步：准备数据集“种瓜得瓜，种豆得豆”作用：数据集就是AI学习的“教材”。原理：AI只能从我们给它的图片中学习，所以“教材”的质量（统一、干净、裁剪）直接决定了最终效果。数量：15-30张。要求：风格形象统一，不同表情、不同角度，尽量确保图片具有多样性。>>02云训练LoRA第二步：处理与打标给教材写"注释"作用：使用Tagger自动识别内容原理：我们需要用一个独一无二的“触发词”作为暗号，告诉AI：“所有包含这个暗号的图片，它们共同的特征，就是你要学习的新知识。”要求：风格形象统一，不同表情、不同角度，尽量确保图片具有多样性。>02云训练LoRA第三步：云端训练学习教材操作平台：LiblibAI在云端服务器，AI会分析所有图片与“触发词”的关联，找出它们在“风格”、“纹理”或“形态”上的共同点，并“压缩”成一个小文件。关键设置：1.设定触发词2.选择基础模型(BaseModel)3.点击开始训练02云训练LoRA第四步：测试使用活学活用关键点：LoRA的“可插拔”特性。原理：训练好的LoRA文件是一个独立的“插件”。我们可以在ComfyUI中加载它（插上便利贴），它就能赋予原始大模型额外的、我们定制

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