LoRA模型是一种微调模型，它不能独立生成图片，常常用作大模型的补充，用来生成某种特定主体或者风格的图片。
下载模型
在模型下载网站，如果模型是LoRA模型，网站会特别标识出来。以 liblib.ai为例：
模型左上角会有一个模型类型的标记，CHECKPOINT代表大模型，LORA代表这是一个LoRA模型。
点击进入模型详情之后，我们可以看到它的一些介绍，以及下载按钮。注意看下图我标出来的这几个地方：
1、下载按钮：点击即可下载，可能需要先登陆。LoRA模型文件一般不大，几十M到几百M不等。
2、基础算法：LoRA模型适配的大模型版本，常见的就是 1.5 和 XL。如果是 1.5，那么搭配的大模型也需要是 1.5 的模型，而不能是 XL 的模型。大模型的算法版本我们也可以在模型的详情页面上找到。
3、触发词：在提示词中包含这些词可以在生成图片中强调LoRA模型提供的独特主体或风格，这些触发词有时候不是必须的，但是建议写到提示词中，以稳定出图效果。
4、模型发布者提供的一些LoRA模型的使用说明。
5、模型发布者提供的使用当前LoRA模型生图的参数，包括提示词、采样器、采样步数、随机种子等等，使用完全一致的生图参数可以生成完全一样的图片。
在页面的下方还有其它爱好者使用这个模型的一些返图，以及图片对应的生成参数，你可以直接拿来主义。
使用模型
安装模型
我们需要把下载的模型放到 Stable Diffusion WebUI 的 LoRA 模型的文件夹下边。
<stable-diffusion-webui>/models/Lora
注意替换 为你的 SD WebUI 安装目录，然后重启 Stable Diffusion WebUI。
如果部署成功，我们可以在“文生图”或者“图生图”页面的“低秩微调模型(LoRA)”中看到刚刚上传的模型。
使用模型
使用模型就是在提示词中引用模型，格式是：
lora:模型的名字:模型的权重
模型的名字和模型的文件名不一定相同，我们可以在“低秩微调模型(LoRA)”中点击这个模型，WebUI就会自动在提示词中增加对这个模型的引用。
模型的权重越高生成图片时越贴近模型提供的主体或者风格，权重的取值范围是：0-1。
以下是不同权重时的效果展示：
生成图片时可以同时使用多个LoRA模型，最终效果会综合多个模型的风格。
训练LoRA模型
LoRA模型训练成本不高，往往只需要几十张图片就能训练出比较好的效果，广泛用于在生成图片时强化特定事物，比如某个高级脸、某种穿搭风格、某种绘画风格等等，经常用来做模特换衣、插画生产等，比较方便普通用户试玩。
写在最后
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