使用LoRA模型可高效实现StableDiffusion中特定画风或角色的生成。首先从Civitai等平台下载.safetensors或.ckpt格式的LoRA文件，放入models\lora目录；在WebUI的“txt2img”或“img2img”界面，通过“Locally stored LORAs”加载模型；在正向提示词中使用语法激活效果，如；配合DPM++ 2M Karras采样器、CFG Scale 7~12及匹配分辨率优化输出；支持叠加多个LoRA标签实现复合控制，但需调整权重避免冲突。
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如果您希望在StableDiffusion中生成具有特定画风或固定角色形象的图像，使用LoRA模型是一种高效且轻量的方法。LoRA（Low-Rank Adaptation）模型通过微调权重实现对风格或人物特征的精准控制。以下是加载与使用LoRA模型的具体步骤：
一、准备LoRA模型文件
在使用LoRA之前，需要获取对应的模型文件。这些文件通常以 .safetensors 或 .ckpt 格式提供，并由社区创作者训练发布。
1、访问支持LoRA模型发布的平台，如Civitai、Hugging Face或LibLib.AI，搜索目标画风或角色名称。
2、下载所需的LoRA模型文件，并确认其兼容当前使用的StableDiffusion版本。
3、将下载的模型文件放入StableDiffusion的指定目录：models\lora 文件夹内。
二、在WebUI中加载LoRA模型
Automatic1111的WebUI界面支持直接调用LoRA模型，无需重新训练或合并模型。
1、启动StableDiffusion WebUI，进入“txt2img”或“img2img”生成界面。
2、在提示词输入框下方找到“Locally stored LORAs”区域，点击刷新按钮加载新添加的模型。
3、从下拉菜单中选择已安装的LoRA模型名称。
三、编写正确的提示词语法
要激活LoRA模型的效果，必须在正向提示词中正确引用模型标识符。
1、使用语法格式：
2、例如，若模型文件名为“shinkai_style.safetensors”，则提示词中应写入：
3、可将LoRA标签与其他描述词组合，如“a scenic cityscape during rain,
四、调整生成参数优化输出效果
不同LoRA模型对采样方法和提示词强度敏感，需配合合适的参数设置。
1、尝试使用DPM++ 2M Karras或Euler a等对风格还原较好的采样器。
2、将CFG Scale值设置在7~12之间，避免过高导致过饱和或失真。
3、图像分辨率建议与LoRA训练时的尺寸接近，例如多数角色LoRA适用于512×768或768×768。
五、叠加多个LoRA模型
可通过同时加载多个LoRA实现风格与角色的复合控制。
1、在提示词中依次加入多个LoRA标签，如“
2、注意各模型之间的兼容性，部分组合可能导致特征冲突或异常输出。
3、逐步调整每个LoRA的权重值，观察预览图变化，找到最佳平衡点。
