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想自己炼个AI画师？本地模型训练到底该从哪儿下手

2025-12-09 320 AI链物

“老哥，我想自己搞个AI绘画模型，不用那些在线的，就想在自己电脑上折腾，到底该从哪儿开始啊？” 说实话，这问题挺有代表性的，现在AI绘画火得一塌糊涂，但大家都用着差不多的在线工具，生成出来的图有时候总觉得少了点“独家味道”，不少人就开始琢磨：能不能自己训练一个专属的、更懂我口味的模型？

这事儿吧，说难不难，说简单也绝对不简单，咱们先得把“本地模型训练”这个概念掰扯清楚，它可不是在某个软件里点两下“训练”按钮就完事了，本质上，你是在用自己的电脑（或者服务器），从零开始或者基于一个已有的“底子”，用你精心准备的图片数据，去教AI学习一种新的画风、特定的角色,或者某种独特的艺术风格。

第一个问题来了：“在哪”进行？这个“在哪”首先指的是“在什么环境或软件里”。

最主流、社区最活跃的 playground 大概就是 Stable Diffusion 的相关生态了，你不是直接用 Stable Diffusion 来画图，而是用它背后那套开源框架和工具来搞训练，有几个常见的“入口”：

WebUI 的扩展：很多人是通过 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI 入门的，里面有一些像 Dreambooth Extension、LoRA Easy Training 这样的扩展插件，它们提供了一个相对友好的界面，让你可以在 WebUI 的环境里直接配置参数、选择数据集，然后启动训练，这对新手来说是最直观的“地方”，感觉就像在熟悉的操作面板里多了一个高级车间,它本质上也是调用后台的命令行工具。
独立的训练脚本和工具：更硬核一点，你需要直接面对 命令行，直接使用 kohya_ss 的训练脚本（这是一个非常流行的训练工具集），你需要准备一个Python环境，安装好PyTorch、CUDA（如果你用NVIDIA显卡）等一系列依赖，然后按照指南，在终端里敲入一长串命令，指定你的图片文件夹路径、模型保存名称、学习率等各种听起来就头大的参数，这个“地方”就是你的终端（Terminal 或 CMD），它直接和你的硬件、深度学习框架对话，这里才是真正的“炼金炉”所在。
集成化的一键包或平台：为了降低门槛，社区里也有一些大佬做了整合好环境的一键启动包，你下载下来，解压，运行一个脚本，它就把Python环境、依赖库、训练工具都给你准备好了。“地方”可能就是那个叫做“train.bat”的蓝色小图标，也有一些本地的桌面应用程序试图把整个过程图形化,但核心逻辑还是绕不开上面的东西。

说完了软件环境，另一个关键的“在哪”指的是：“在哪块硬件上”？

这才是真正的现实门槛，训练模型，尤其是从零开始（非微调），是个极度消耗算力的活儿，你的“炼丹炉”就是你的显卡（GPU）,显存大小直接决定了你能训练什么规模的模型。

8GB显存：这是目前玩转模型训练（特别是微调，比如训练LoRA）的入门线，你可以比较流畅地训练轻量级的模型（如LoRA），但批次大小（batch size）可能得调得很小,训练时间也会比较长。
12GB及以上：会舒服很多，可以尝试更大的批次，或者训练更复杂的模型，很多人在家用的就是RTX 3060 12G、3080、4090这个级别的卡。
低于8GB：会很痛苦，可能只能进行极其轻量的微调，或者需要借助一些内存优化技巧（比如梯度检查点），但过程会非常慢，且容易出错，用CPU训练？理论上可行，但那个速度……你可能得做好训练一个星期的心理准备。

当你问“在哪训练”时，有一半的答案在你的电脑机箱里，你得先看看自己的“炉子”够不够旺。

也是最容易被人忽略的“在哪”：“在哪准备数据”？

模型训练不是无米之炊，你需要一个高质量的、精心处理的数据集，这个“地方”是你的硬盘上的一个文件夹，里面需要放上清晰、主题一致、风格统一的图片（比如全是某个人物的多角度照片，或者全是某种水彩风格的画作），通常还需要对每张图片进行标注（打标签），也就是用文字描述图片内容，这个预处理的过程，可能比你运行训练脚本花的时间还要多，很多人失败，不是败在训练步骤，而是败在数据没准备好——垃圾进,垃圾出。

当你想进行AI绘画本地模型训练时，你其实在问三个“在哪”：