Stable Diffusion LoRA模型加载实现风格自由

对于模型微调来说，直接进行微调需要的硬件配置和时间都是相当夸张的，但要想实现风格切换自由，也不是只有模型微调一个方式，LoRA技术可以说很完美的解决了这个难题。无论是二次元画风还是复古胶片质感，都只需要加载小巧的LoRA模型，就能立即解锁意料之外的百变创作可能！

一、LoRA是什么？为什么必学这个技能？

✅ 低秩适应技术：LoRA（Low-Rank Adaptation）通过微调模型参数实现特定风格/人物的生成

✅ 体积优势：相比完整模型（2-7GB），LoRA文件通常只有20-200MB

✅ 灵活组合：可同时加载多个LoRA实现风格叠加

✅ 兼容性强：支持SD1.5/SDXL等多种基础模型

二、准备工作清单

1 本地已安装好 diffusers 环境

如果没有的，下面给出简单步骤，验证安装

1 安装Python环境，创建虚拟环境 （因为要下载的组件比较大，防止污染主环境，建议在虚拟环境进行）

2 激活虚拟环境，添加全局国内镜像加速 （建立使用vscode打开虚拟环境所在目录，会自动加载虚拟环境，避免每次都要手动激活）

$ python -m venv .venv # 根据你的喜好命名虚拟环境，我这是是 .venv
$ pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple # 添加国内镜像加速
# 安装依赖pytorch，我硬件没有GPU，安装了cpu版的，硬件OK，去掉后面的参数即可
$ pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
# 安装 diffusers 库
$ pip install diffusers transformers accelerate

2 基础模型下载

这里需要准备好你的基础大模型，我这里使用的是 Lykon/dreamshaper-8-lcm

https://huggingface.co/Lykon/dreamshaper-8-lcm

你也可以根据你的本地情况加载已下载的模型

3 LoRA模型下载

下载好的 模型文件（.safetensors或.ckpt格式）

推荐平台：

• Civitai（需科学上网）
• LiblibAI（国内可用）

三、LoRA加载

这里直接给出关键代码，我没有使用WebUI是因为我发现本地CPU环境运行时，没有直接Python加载diffusers库高效，自己加个Qt界面，自定义功能也挺好用

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！