LoRA 模型训练说明
前面提到 LoRA 模型具有训练速度快，模型大小适中（100MB 左右），配置要求低（8G 显存），能用少量图片训练出风格效果的优势。
以下简要介绍该模型的训练方法：
第 1 步：数据预处理
在 Stable Diffusion WebUI 功能面板中，选择 Train 训练功能，点选 Preprocess images 预处理图像功能。在 Source directory 栏填入你要训练的图片存放目录，在 Destination directory 栏填入预处理文件输出目录。width 和 height 为预处理图片的宽高，默认为 512×512，建议把要训练的图片大小统一改成这个尺寸，提升处理速度。勾选 Auto focal point crop 自动焦点裁剪，勾选 Use deepbooru for caption 自动识别图中的元素并打上标签。点击 Preprocess 进行图片预处理。
第 2 步：配置模型训练参数
在这里可以将模型训练放到 Google Colab 上进行，调用 Colab 的免费 15G GPU 将大大提升模型训练速度。LoRA 微调模型训练工具我推荐使用 Kohya。
配置训练参数：
先在 content 目录建立 training_dir/training_data 目录，将步骤 1 中的预处理文件上传至该数据训练目录。然后配置微调模型命名和数据训练目录，在 Download Pretrained Model 栏配置需要参考的预训练模型文件。其余的参数可以根据需要调整设置。
第 3 步：训练模型
参数配置完成后，运行程序即可进行模型训练。训练完的模型将被放到 training_dir/output 目录，我们下载 safetensors 文件格式的模型，存放到 stable-diffusion-webui/models/Lora 目录中即可调用该模型。由于直接从 Colab 下载速度较慢，另外断开 Colab 连接后也将清空模型文件，这里建议在 Extras 中配置 huggingface 的 Write Token，将模型文件上传到 huggingface 中，再从 huggingface File 中下载，下载速度大大提升，文件也可进行备份。