每天一个AI姬，以飨关注者
找不到合适的风格模版？
在AI绘画中，作为本地部署Stable Diffusion 的用户，我们常常会遇到一个困局，那就是永远都缺少一个最合适的风格模版。即便AI绘画程序是开源的，但仅靠拿来主义，是无法满足人民群众日益增长的物质文化需求的。
所以，魔法炼丹也就成了每个AI绘画研究者及爱好者的必修课。
虽然在Web UI中，已经内置了训练Embedding和Hypernetwork的功能，但它们基本上就是一份基于人脸特征或局部特征的采样数据，而无法建立一种画风，或是描绘一种场景。
如果我们既希望建立某种画风，又希望描绘一些场景，甚至还包括多人的脸部特征，那么我们就需要一种更强大的风格模版，也就是Lora。
LoRA，英文全称 Low-Rank Adaptation of Large Language Models，意思是大语言模型的低阶适应组件，它原本是微软为了解决大语言模型参数微调而开发的一项技术。
就目前而言，训练Lora，还是非常简单的，大致可分为三步：
第一步、在硬盘中新建目录，然后在此目录的地址栏中输入C M D，然后输入以下命令：
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss
命令执行之后，kohya_ss文件包就会自动安装在我们的目录中。
第二步，继续在刚才的C M D中输入以下命令：
cd kohya_ss
setup.bat
然后kohya_ss就会开始自动安装了。在安装过程中会自动下载很多环境辅助文件，并且可能还会问你是否要删除系统中旧版本的python？选No即可，这样，kohya_ss就会自动再生成一个虚拟环境，互不影响。
其它还有几个选项，都选默认即可，除非你有多张显卡并用。
第三步，安装完成之后，继续在刚才的CMD中输入以下命令：
gui.bat --listen 127.0.0.1 --server_port 7860 --inbrowser --share
即可启动kohya_ss的浏览器图形界面。
进入图形界面，基本上就一目了然了，并不需要过多的说明，训练Lora的一切参数设置都以默认值即可。RTX30系和RTX40系显卡，可以适当优化，具体可以搜索一下kohya_ss的设置详解。
最后，有一个大坑一定要特别注意防范，那就是——训练Lora用的图片文件夹必须要以数字开头，而这个数字就代表了我们需要AI对每张图片训练多少次。
如果是100_xxx这样的命名方式，则代表着每张图片将被训练100次。
一般来说几十张张图片，每张训练100次，也就是半个多小时的事。
需要提醒一下的是，如果我们只是想训练一个真人的人脸模型，那么大可不必训练Lora；因为AI在训练Lora时，能捕捉到的细节非常多，不仅会保留人脸的信息，还会保留衣物及环境的信息，所以有时候反而会太过真实，会失去很多变化与融合的余地，还不如训练和使用Embedding和Hypernetwork来得灵活方便。
所以，想要训练出一个优秀的Lora，还必须要对图片素材进行深加工，选材也得考虑周到，比如最基本的日间与夜间的光照变化，纯色背景，虚化背景，写实背景，人物的正面与侧面，近景，中景，远景，全身，半身，面部特写，各种造型，都必须要有，否则，训练出来的Lora就会显得呆板而缺乏适应性。
由此可见，训练Lora并不难，难的是将Lora训练成一种万能角色，万变而又不离其中。
所以，真正优秀的Lora，目前还并不多见。
