stable diffusion webui lora
时间: 2025-05-17 15:18:44 浏览: 21
### 如何在 Stable Diffusion WebUI 中使用 LoRA
LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的微调方法,允许用户通过少量参数调整来实现模型的个性化定制。以下是有关如何在 Stable Diffusion WebUI 中集成和使用 LoRA 的详细说明。
#### 安装与设置
为了在 Stable Diffusion WebUI 中启用 LoRA 功能,需先确保已正确安装并配置好 WebUI 框架[^1]。如果尚未完成此操作,可参考相关文档或教程进行初始化搭建[^2]。接着,在项目根目录下找到 `models/Lora` 文件夹,这是存储 LoRA 权重文件的位置。如果没有该文件夹,则手动创建它。
#### 加载 LoRA 模型
启动 WebUI 后,默认界面会提供一个选项用于加载预训练好的 LoRA 模型。具体路径如下:
- **界面导航**: 在生成图像页面中,通常可以看到名为 “LoRA” 或者类似的字段。
- **上传权重**: 将下载到的 `.safetensors`, `.ckpt`, 或其他支持格式的 LoRA 权重文件放置于上述提到的 `Lora` 文件夹内,并刷新 UI 页面使其生效[^3]。
#### 参数调节
当成功加载某个特定 LoRA 模型之后,可以通过调整一些超参进一步优化效果。例如步数(Steps),采样器(Sampler),以及 CFG Scale 等均会对最终输出造成影响[^5]。值得注意的是,某些高级功能比如高分辨率放大(Hires Upscale)也可能需要适当修改默认设定才能达到理想状态。
```python
# 示例代码展示如何动态指定 LORA 和其强度值
from modules import sd_models, extra_networks
def apply_lora(model_name="example.lora", multiplier=0.8):
"""Apply specified lora model with given weight."""
extra_net = next((net for net in extra_networks.active() if 'lora' in net.type.lower()), None)
if not extra_net or extra_net.name != model_name:
sd_models.reload_model_weights()
extra_networks.set_extra_network_data('lora', {'name':model_name})
# Set the strength of applied lora effect.
options.opts.data['extras_lora_multiplier'] = str(multiplier)
apply_lora("your_custom_trained_lora.safetensors", 0.75)
```
#### 结果评估
最后一步便是运行测试案例观察实际表现是否满足预期目标。可以尝试不同的输入条件组合查看变化趋势;同时记录每次实验的关键指标便于后续改进方案制定[^4]。
---
阅读全文
相关推荐


















