AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（6）

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（6）”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（6）：

这是一篇迟到的教程，早就应该和大家聊聊 LORA 的相关知识。现在，LORA 已经变得超级火爆，因为它能帮助你画出几乎精致到无可挑剔的真人图片。

一、LORA 的应用

从训练上来说，LORA 可以看作是缩小版本的 Dreambooth，但门槛却和 TI 相仿，理论上最低 6G 显存都可以使用。那么，LORA 的具体应用是怎样的呢？我们用下面这张图来说明：

二、LORA 与 TI 的结合

我们用了一样的描述，除了基础描述之外，有一点很重要，那就是基本锁定了人物。这里用到的是：
tsuaoi
delta:tsuaoi.delta:0.8
lora:japaneseDollLikeness_v10:0.5
前两个是我们之前讲到的 TI 以及其增强版本，后面的 LORA 是一个以日本女星为训练数据的 LORA 模型。我们用这两个组合，加上不同的权重，创造出一个你看起来很眼熟，但又说不出来她是谁的虚拟人物。

三、LORA 的灵活性
把 LORA 换成台湾女生的 LORA，角色就会改变。因此，LORA 最大的好处是，它能够像 TI 一样锁定角色。下面我们来进入正题，演示一下用不同的 LORA，叠加 ControlNet，实现真人动漫 cosplay 的玩法：

四、实战操作

1. 生成二次元角色
首先，基于 生产二次元角色，明日方舟的医疗师闪灵。

2. 切换回现实模型
然后，我们要重新切换回现实模型。同时，开启前两天我们介绍的 ControlNet 模式。这里我们用深度图（depth），把描述适当调整回真人描述。

总结一下，可以控制动作的 ControlNet 和 LORA 之间紧密配合，LORA 负责锁定形象，ControlNet 负责锁定场景和动作姿态，这已经解决了画面要素的绝大部分问题。换背景？那不就是一个自动抠图加 PS 解决了吗？

基本上，从现在开始，AI 绘画上要成为创作者的一门基础技能。未来，它进入专业级别领域了。比如，文本生产动画。这不，开源 SD1.5 模型的 RunwayML，已经发布了新一代的文本生产动画模型 GEN1。而发布 SD2.X 模型的 Stability.AI，在 2.0 系列惨遭滑铁卢之后，也和另一家 AI 公司发布了文本生产动画模型。

只不过，文本生产动画是真的吃算力，暂时距离大众还很遥远，而且，这一次我们没有再迎来开源，毕竟，大公司们都知道，这才是真正的摇钱树。但是，基于 ControlNet，SD1.5 的开源社区方案同样也找到了文本 – 动画的钥匙，后面我们会继续介绍。欢迎关注我们！正如这篇一样，全是干货，我们带你关注 AI 技术最前沿。

希望这篇教程对你有所帮助。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言讨论。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“AI绘画Stable Diffusion小白入门教程（6）”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！