Stable Diffusion Lora模型汇总

最新推荐文章于 2025-06-10 14:46:48 发布

鸭鸭的小可爱

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文章标签： stable diffusion 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37850695/article/details/135170295

版权

1.Skin & Hands (male/female) from Polyhedron

https://civitai.com/models/109043?modelVersionId=122580

增强皮肤和手，Lora值建议0.3-0.6

模型包：polyhedron_new_skin_v1.1.safetensors

2.Detail Enhancer (SDXL)

https://civitai.com/models/162967?modelVersionId=183638

该模型使SDXL生成的图片具有更多的细节，但请勿使用过高权重，更高的权重意味着更多画面被修改，画风和主体将有可能会受到模型干扰。Light版本对画面的更改少于Heavy版本，Heavy版本更擅长把手部四肢等细节画好。

模型包：XDetail_light.safetensors、XDetail_heavy.safetensors

3.detailed_eye-10

https://huggingface.co/casque/detailed_eye-10/tree/main

眼部细节模型

模型包：detailed_eye-10.safetensors

4.blindbox/大概是盲盒

https://civitai.com/models/25995?modelVersionId=32988

可爱盲盒风格

模型包：blindbox_v1_mix.safetensors

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LoRA微调stable diffusion models：原理和实战

沉迷单车的追风少年

05-10

2832

AIGC大模型(如stable diffusion models)的训练成本已经超过绝大多数人的承受范围，如何利用已有的开源大模型，花费较小的成本微调出属于自己的专有模型？现在微调方法diffusion大模型基本只剩下Dreambooth、textual inversion、LoRA和Hypernetworks四种方法。上一篇博客《如何定制属于自己的stable diffusion？Dreambooth原理详解和代码实战》讲解了Dreambooth方法，这篇博客讲解一下LoRA方法。

〔017〕Stable Diffusion 之常用模型推荐篇

国内某知名游戏公司小菜鸡工程师

08-27

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知道并掌握这些模型，就足够了

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Stable Diffusion【模型篇】：LORA模型

小王的储物间

07-18

3934

LORA模型，可以简单的理解是大模型的补丁，用于满足一种特定的风格，或者指定的人物特征或动作特征，增强绘制图片的细节。（1）LORA模型必须结合大模型一起使用，所以使用LORA模型时候，务必要清楚这个LORA模型是在哪些模型下面训练出来的，一般在LORA模型下载界面的介绍信息中或者提供的图片中可以查到。（2）要习惯阅读LORA模型下载界面对于该模型相关的介绍信息，不管是国外还是国内网站提供的模型界面，模型上传的大神们很多都提供了详细的使用说明，我们了解了之后，在具体使用的时候会让我们少走很多弯路。

stable diffusion实践操作-常见lora模型介绍

weixin_43360707的博客

09-01

8103

下载链接：https://www.liblibai.com/modelinfo/870bee7ee8377e037097ae2d16839709。下载链接：https://www.liblibai.com/modelinfo/7755bdd92e3baeb7bd8ac79a455070ad。下载链接：https://www.liblibai.com/modelinfo/7b3ce08ce87271586f0fd00de32604be。基础模型：SD1.5。基础模型：SD1.5。基础模型：SD1.5。

16个-AI绘画lora模型-stable diffusion模型文件-免去各位不能翻墙朋友的麻烦.zip

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stable diffusion AI绘画的lora模型，免去各位不能翻墙朋友的麻烦 Chinese Dragon中国龙lora kVoidEnergy-Lora lcm-lora-sdv1-5 polyhedron皮肤纹理-lora SC_FilmStyle_leica_胶片风lora 国风-Lora 扁平商插-Lora 扁平风格插画lora 敦煌仙女Lora 中式审美画风-SD-Lora模型宇航机甲服-SD-Lora模型月亮女巫-SD-Lora模型

实战操作：Stable Diffusion线稿立体化实操

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做3D的工作者有福了！

SD必备知识：PuLID面部特征一致性风格保持与迁移，轻松搞定私人写真摄影

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Stable Diffusion教程：LoRA模型

A2421417624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。

【StableDiffusion教程】网易出品：《Stable Diffusion LoRA模型训练指南》电子版分享，一文带你通关LoRA模型训练

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LoRa到底是什么呢？在无数的教程、攻略和网站上大家分享的提示词里，都能看到这个名词。

零基础入门：Stable Diffusion LoRA模型快速训练攻略

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本篇文章仅整理归纳 LoRA 训练思路及步骤，以及遇到的问题和解决方案的整理。希望对新手炼丹师们有所启发和帮助。

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大模型就像素颜的人，LoRA模型就如同进行了化妆、整容或cosplay，但内在还在大模型的底子。当然LoRA模型不仅仅限制于人物，场景、动漫、风格都有相对应的LoRA。

Stable Diffusion Lora模型训练详细教程

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通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的，你肯定很好奇，我也想训练一个自己的专属模型（也叫炼丹～_～）。甚至可以训练一个专属家庭版的模型（family model），非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中，同时配上美丽的封面图。

Ai绘画工具Stable Diffusion，手把手教你训练你的专属Lora模型，神级教程建议收藏！

A13531922961的博客

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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。AIGC所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。训练Lora，需要先确定基础模型，是写实类的，还是二次元类的，今天的示例我训练的是偏二次元的，那么就选择一个二次元的基础模型即可。

手把手写深度学习(21)：用PEFT LoRA微调Stable Diffusion

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PEFT由Hugging Face荣誉出品，是现在微调大模型最常用的库之一。这篇博客首先介绍PEFT LoRA微调Stable Diffusion的原理，然后讲解代码，并整理出完整可运行的脚本，已在GitHub上开源。

Stable Diffusion XL 【国风Lora模型】穿越古今打开时空之门，畅游国风山水之美

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处理: 虚拟环境下找到 \Lib\site-packages\huggingface_hub\constants.py。进入虚拟环境后 pip install cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl。│ └── v1-5-pruned-emaonly.safetensors # 模型文件。Hugging Face 访问不了可以去魔搭社区。重启UI 就可以选中目标模型。问题分词器下载失败。

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）

ak47maker的博客

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本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的通道选择策略，避免了底层特征破坏带来的连锁反应。

yolo模型精度提升策略

qq_47798402的博客

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结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

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之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。

stable diffusion lora模型

03-09

### Stable Diffusion LoRA 模型介绍 LoRA，即低秩适应（Low-Rank Adaptation），是一种用于大型语言模型微调的技术[^1]。该技术允许通过引入低维参数矩阵来高效地自定义预训练的大规模模型，而不需要重新训练整个网络结构。对于图像生成领域而言，在Stable Diffusion框架下，LoRA表现为一种能够利用较少数据集快速适配特定风格或者概念的学习机制[^2]。这意味着开发者可以通过相对较小的努力让现有的扩散模型学会新的视觉特征，进而影响最终渲染出来的艺术作品样式。具体来说，当涉及到实际操作层面时： - **安装配置**：为了使Lora模块正常工作于Stable Diffusion环境中，用户可能需要手动指定Lora权重文件的位置。这通常涉及查找并编辑软件内部的相关路径选项，确保程序可以从正确的地方加载所需的扩展资源[^3]。 - **训练过程**：尽管只需要有限数量的例子就能完成一次有效的迁移学习任务，但在准备阶段仍然建议精心挑选代表性样本作为输入素材。此外，合理设定超参数也是保障良好性能不可或缺的一环。 ```python from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id) # 加载LoRA权重到pipeline中 lora_path = "/path/to/lora/weights" # 替换为具体的LoRA权重路径 pipe.unet.load_attn_procs(lora_path) prompt = "A fantasy landscape with mountains and rivers." image = pipe(prompt).images[0] image.save("fantasy_landscape.png") ``` 上述代码片段展示了如何将预先训练好的LoRA权重应用于Stable Diffusion管道以生成基于提示词的艺术图像。 #### 注意事项 - 用户应当注意不同版本之间可能存在差异，因此务必确认所使用的文档资料与当前环境相匹配。 - 对于初次接触此类高级特性的新手来说，阅读官方指南以及参与社区讨论往往能提供宝贵的帮助和支持。