Stable Diffusion小模型：Lora使用方法精讲

今天，我们将进入更深入的学习，包括如何使用触发词、参考作者参数进行生成，以及根据生成结果进行调整。

一、使用Lora的详细步骤

第一步：使用触发词

触发词是调用Lora时的关键。有时候，仅仅调用Lora可能不会产生预期效果，需要加入正面提示词来正确触发。例如，在生成图片时，除了使用权重和大模型外，还需要加入特定的提示词，如“full body”和“chibi”，以触发特定的风格。

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第二步：参考作者参数进行生成

在模仿作者生成的过程中，我们需要了解大模型、触发词，并参考作者使用的正面和负面提示词、CFG、种子和采样方法等参数。通过这些参数的一致性，我们可以复刻出几乎一样的图片。

第三步：根据生成结果进行调整

最后一步是根据生成的结果进行多方面的调整，包括模型、权重和各种参数，以达到我们想要的效果。

二、使用Lora的注意事项

在使用Lora的过程中，有几点需要注意：

1. \1. 模型名称一致性：确保使用的Lora名称与本地保存的名称一致，否则可能无法正确调用。
2. \2. 新手慎用多个Lora：使用多个Lora需要对Lora的底层原理有一定了解，新手建议先从一个Lora开始。
3. \3. 生成图片作为提示图：可以将生成的图片设置为Lora的预览图，帮助更好地理解Lora的作用。

三、实际案例分享

接下来，我们将通过几个实际案例来展示Lora的实用性。

1、图片细节高清化

通过使用特定的Lora，我们可以增加图片的细节，提升质感。例如，在生成商品静物图时，加入细节增强的Lora可以使图片看起来更真实。

2、人物特征固定

在需要人物特征保持一致的场景中，可以使用特定的Lora来固定人物的脸型或衣着特征。

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