LoRA微调是定制AI图像生成能力的高效低资源路径，需依次完成环境配置、数据集构建、参数设置、训练监控及模型验证五步操作。
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如果您希望定制专属的AI图像生成能力，但又不具备从零训练大模型的算力与技术门槛，则LoRA微调是当前最高效、低资源消耗的实现路径。以下是开展LoRA模型训练的具体操作步骤：
一、准备训练环境与工具
LoRA训练依赖于兼容CUDA的NVIDIA GPU及预配置的Python生态，本地部署需满足基础软硬件条件，而云端方案可跳过全部环境适配环节。选择方式直接影响启动效率与稳定性。
1、本地训练：下载LoRA_Easy_Training_Scripts项目代码，执行git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LoRA_Easy_Training_Scripts命令获取源码。
2、进入项目目录后，根据操作系统运行对应安装脚本：Windows用户双击install.bat，Linux用户执行bash install_linux_py310.sh（或匹配Python版本的脚本）。
3、安装过程中提示“是否启用本地优化选项”时，输入y确认，确保自动配置显存管理与混合精度支持。
4、若使用云端GPU，直接访问CSDN星图或相公云平台，选择已预装kohya-ss与torch 2.1.0+cu118的镜像实例，无需手动安装任何依赖。
二、构建高质量训练数据集
数据质量直接决定LoRA模型对目标特征的学习精度。训练集应聚焦主体一致性、视角多样性与标注准确性，避免引入干扰信息。
1、收集15–50张清晰图像，确保涵盖正面、侧面、背面及不同表情/姿态，背景简洁无遮挡。
2、统一裁剪并缩放至512×512像素（若使用F.1底模则设为1024×1024），禁止使用透明底PNG格式。
3、使用WD 1.4 Tagger为每张图自动生成初始标签，再通过Dataset Tag Editor插件批量清洗：删除无关词（如“lowres”“jpeg artifacts”），保留与主体强相关的描述性词汇。
4、将处理后的图像与对应标签文件（.txt）置于同一子目录下，文件名严格一一对应，例如img001.png与img001.txt。
三、配置基础训练参数
参数设置需兼顾显存限制与收敛效果，新手应从保守值起步，避免因超限导致中断或梯度异常。
1、在MAIN ARGS面板中点击Base Model旁的按钮，选择本地已有的.safetensors或.ckpt格式Stable Diffusion基础模型。
2、分辨率（Resolution）设为512x512，批次大小（Batch Size）从1开始测试，训练精度选fp16。
3、在SUBSET ARGS中添加训练子集路径，设置重复次数为10–20次，启用水平翻转（flip augmentation）以增强泛化性。
4、NETWORK ARGS保持默认：network_dim=32，network_alpha=16，block_weights未调整——首次训练不建议修改块权重。
四、启动训练并监控过程
训练启动后需实时关注损失值（loss）变化趋势与显存占用，及时识别异常信号，防止无效耗时。
1、点击界面右上角“Start Training”按钮，系统自动创建日志文件并输出至控制台。
2、观察每步迭代的loss值：若连续100步loss高于2.0且无下降迹象，暂停训练并检查标签准确性或图像质量。
3、使用nvidia-smi命令验证GPU显存占用率，若持续高于95%，需降低batch_size或启用gradient_checkpointing。
4、训练中途可安全关闭GUI，任务将在后台继续；再次打开时点击“Refresh Queue”即可恢复队列状态。
五、导出与验证LoRA模型
训练完成后生成的LoRA权重文件需正确加载至推理环境，并通过可控提示词验证其风格迁移能力。
1、训练结束时自动生成last.safetensors与lora_weights.safetensors，优先使用后者。
2、将该文件复制至Stable Diffusion WebUI的models/Lora/目录下，重启WebUI。
3、在文生图界面勾选LoRA模型，于prompt中加入训练时使用的主体关键词（如“masterpiece, snowball_logo, vector style”），并添加trigger word（如“snowball_lora”）以激活权重。
4、生成图像后比对原始训练图：若主体结构、色彩倾向、线条特征一致，且无明显伪影或崩坏，则模型达标。
