【Stable Diffusion】大模型Lora触发词插件lora-prompt-tool

已于 2024-12-28 21:04:53 修改
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文章标签： stable diffusion prompt AI作画 人工智能 midjourney
于 2024-12-02 14:36:00 首次发布
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前言

又是一个神器，小伙伴们搬好小板凳，准备好我要开始了。

我们知道，在很多模型和lora使用的时候，是需要填写触发词的。比如这个盲盒lora，提示词就是“full body,
chibi”，需要把这些触发词放到正向提示词里面才能达到想要的效果。

举个例子，当我们只引用lora，而不填入触发词的时候是这样的。


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当我们填入特定的触发词之后，就达到了这个lora该有的效果。所以，有的时候你的成图效果不理想，有可能是因为你没有填写模型或lora的触发词。

但是，当你的模型和lora越来越多的时候，你还能记得它们的触发词吗？那肯定是不可能的。

这时候就需要我们的插件登场了，它就是——lora-prompt-tool

安装方式就是在扩展面板中点击“从网址安装”，然后输入以下地址https://github.com/a2569875/lora-prompt-
tool，可以直接安装。

或者将我提供的插件文件夹复制到这个目录下“……\sd-webui-aki-v4\extensions”。

安装完成后，重启webUI，就装好了。

接下来，在你想要使用的lora上面点击右键，就可以看到它的触发词了，直接点击就能加载到正向提示词当中。

当然，并不是所有的模型或者lora都有触发词，这个时候你也可以手动编辑，给它加上你自定义的触发词。

不过，这些还不是这个插件最厉害的功能。

当我们浏览C站上这个模型/lora的主页的时候，是可以看到很多官方图的。

我们之前安装的C站助手插件，是可以将这张封面图的提示词一键导入到SD里面，这样可以帮助我们快速得到这个官方图片的效果。

而当我们安装了这个插件之后，我们就可以直接从这里看到官方的其他例图，并且可以一键将这张图所有的提示词和设置参数全部拷贝到SD中。

这样就能生成和官方图片差不多的效果了，大模型需要你自己选择好。当然这个操作的目的不是让你抄袭别人的图片，而是可以更好的学习到一些关键的提示词写法，达到事半功倍的效果。

以上就是关于大模型/Lora触发词插件lora-prompt-tool的介绍，有了它之后，我们就能更轻松的使用模型和lora了。

但由于AIGC刚刚爆火，网上相关内容的文章博客五花八门、良莠不齐。要么杂乱、零散、碎片化，看着看着就衔接不上了，要么内容质量太浅，学不到干货。

这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》，相信大家会对AIGC有着更深入、更系统的理解。

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AIGC所有方向的学习路线思维导图

这里为大家提供了总的路线图。它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。如果下面这个学习路线能帮助大家将AI利用到自身工作上去，那么我的使命也就完成了：
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AIGC工具库

AIGC工具库是一个利用人工智能技术来生成应用程序的代码和内容的工具集合，通过使用AIGC工具库，能更加快速，准确的辅助我们学习AIGC
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精品AIGC学习书籍手册

书籍阅读永不过时，阅读AIGC经典书籍可以帮助读者提高技术水平，开拓视野，掌握核心技术，提高解决问题的能力，同时也可以借鉴他人的经验，结合自身案例融会贯通。

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AI绘画视频合集

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，科学有趣才能更方便的学习下去。

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提示词

Stable Diffusion 最强提示词手册

  • Stable Diffusion介绍
  • OpenArt介绍
  • 提示词（Prompt） 工程介绍
  • …

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第一章、提示词格式

  • 提问引导
  • 示例
  • 单词的顺序
  • …

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有需要的朋友，可以点击下方卡片免费领取！

第二章、修饰词（Modifiers）

  • Photography/摄影
  • Art Mediums/艺术媒介
  • Artists/艺术家
  • Illustration/插图
  • Emotions/情感
  • Aesthetics/美学
  • …

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第三章、 Magic words（咒语）

  • Highly detailed/高细节
  • Professional/专业
  • Vivid Colors/鲜艳的颜色
  • Bokeh/背景虚化
  • Sketch vs Painting/素描 vs 绘画
  • …

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第四章、Stable Diffusion参数

  • Resolution/分辨率
  • CFC/提词相关性
  • Step count/步数
  • Seed/种子
  • Sampler/采样
  • 反向提示词(Prompt)

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第5章 img2img（图生图）,in/outpainting（扩展/重绘)

  • 将草图转化为专业艺术作品
  • 风格转换
  • lmg2lmg 变体
  • Img2lmg+多个AI问题
  • lmg2lmg 低强度变体
  • 重绘
  • 扩展/裁剪
  • …

第6章 重要提示

  • 词语的顺序和词语本身一样重要
  • 不要忘记常规工具
  • 反向提示词(Prompt)
  • …

第7章 OpenArt展示

  • 提示词 (Prompt)

  • 案例展示

  • …
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由浅入深理解latent diffusion/stable diffusion(1)：写给初学者的图像生成入门课
沉迷单车的追风少年
11-14 3727
关于如何使用stable diffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stable diffusion models背后原理，如何在自己的科研中运用stable diffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusion models的世界！本文主要介绍图像生成的历史，研读经典，细数发展历程。
Stable Diffusion 微调LoRA基础使用
Mr数据杨
06-19 3565
LoRA在Stable Diffusion的图像生成与风格转换中体现了高度的效率与实用性。通过轻量的参数适配，LoRA使得多风格图像生成不再依赖庞大的存储空间和高性能硬件，充分满足了用户对风格多样化的需求。LoRA模型不仅便于安装和操作，在实际应用中也能通过权重调整来控制效果强弱，带来更为精细的图像输出。在各类创作中，LoRA以低资源需求和高灵活性成为优化生成模型的有力工具。
【Stable Diffusion】大模型/Lora触发词插件lora-prompt-tool
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Stable Diffusion插件：EasyPhoto之Lora训练、AI写真、AI视频、AI换装
白帽阿叁的博客
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感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
Stable Diffusion的Lora使用和训练 如何使用和训练LoRA模型？你想要的都在这！--人人都可以当炼金术士！
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“遇见”专属于自己的女神（Stable Diffusion - LoRa应用解析）
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大家好我是极客菌！！！Stable Diffusion，一款基于深度学习的图像生成模型，以其强大的图像生成能力和个性化风格迁移能力，在艺术创作领域掀起了一场革命。而LoRa技术，作为Stable Diffusion的一项重要应用，更是让用户能够根据自己的喜好，生成专属于自己的女神形象。本文将带你深入了解Stable Diffusion - LoRa应用的使用方法，助你轻松实现这一梦想。这几天我看到上海有很多活动例如BW、CCG、ChinaJoy之类的。
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liguandong
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### 如何在 Stable Diffusion 中加载和应用 LoRA 模型 #### 加载 LoRA 模型进行推理 为了在 Stable Diffusion 中加载并使用预训练好的 LoRA (Low-Rank Adaptation) 模型，用户需遵循特定流程来确保模型能够被正确识别与利用。首先，在启动 WebUI 后，进入设置界面找到模型管理部分。 通过指定路径指向已下载的 `.safetensors` 或者其他支持格式文件的方式引入外部 LoRA 权重[^1]。具体操作如下： - 打开 `Settings` 菜单下的 `Model` 选项卡； - 寻找有关 “Additional Networks” 的配置项； - 将准备好的 LoRA 文件上传至服务器或提供本地绝对路径给到对应的输入框内； 完成上述步骤之后保存更改即可使新加入的模块生效，此时便可以在生成图像时选择该 LoRA 模型作为附加网络的一部分参与计算过程。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler import torch model_id = "path_to_your_model" lora_path = "/absolute/path/to/lora_weights.safetensors" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to("cuda") scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config) pipe.scheduler = scheduler # Load the LoRA weights into pipeline pipe.unet.load_attn_procs(lora_path) prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars" image = pipe(prompt=prompt).images[0] image.show() ``` 这段 Python 代码展示了如何将自定义训练得到的 LoRA 参数集成进现有的稳定扩散流水线中用于图片创作任务。 #### 使用 LoRA 进行微调训练 对于希望进一步优化现有 LoRA 结构或是基于特定数据集定制化开发场景而言，则涉及到更深层次的操作——即采用低秩适应方法调整原有大模型参数而不破坏其泛化能力的前提下实现高效迁移学习目的。这通常意味着要编写额外脚本来处理数据集准备、损失函数设计以及超参调节等工作。 当一切就绪后，可以借助命令行工具执行实际训练作业，并监控进度直至收敛满意为止。值得注意的是，由于涉及到了权重更新机制，因此务必确认所使用的框架版本兼容性良好以免遇到不必要的麻烦。 ```bash python train_lora.py \ --pretrained_model_name_or_path=path_to_base_model \ --dataset_name=your_dataset \ --output_dir=output_directory_for_trained_models \ --learning_rate=5e-5 \ --max_train_steps=3000 \ --train_batch_size=4 \ --gradient_accumulation_steps=2 \ --use_ema \ --mixed_precision="fp16" \ --enable_xformers_memory_efficient_attention ``` 此 Bash 命令片段给出了一个典型的工作流实例，其中包含了多个关键参数设定以指导整个训练周期内的行为表现。
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