别只盯着N卡了！AMD显卡玩AI绘画，从零开始调教你的专属模型

最近AI绘画真是火得不行，各种出图神器看得人手痒，但一搜教程，满屏都是“RTX显卡”、“CUDA加速”，搞得我们A卡用户好像被开除“AI籍”了似的，我当初就是不服气，手里这块AMD显卡又不差，凭啥不能玩？折腾了好一阵子，踩坑无数，总算摸出了门道，今天就跟大伙儿唠唠，怎么用AMD的显卡,一步步训出你自己的AI绘画模型。

首先得打破一个迷思：AMD不是不能跑，只是路子野一点，大家都知道，现在主流的AI绘画工具像Stable Diffusion，底层靠的是PyTorch、TensorFlow这些框架，它们默认的老搭档是NVIDIA的CUDA，AMD这边呢，得靠ROCm（一个开源计算平台）来对接，这就好比别人走的是铺好的高速公路，我们得自己找条乡间小道绕过去，但路通了之后,风景一样美。

准备工作有点像配电脑，稍微有点繁琐，第一步，确认你的AMD显卡型号，比较新的、架构支持好的显卡（比如RX 6000、7000系列）会顺利很多，你需要安装适配的ROCm驱动，这个得去AMD官网根据你的系统仔细找对版本，别下错了，接着是安装支持ROCm的PyTorch版本，这步挺关键，命令得敲对，不然后面全白搭，我当初就在这里卡了半天，各种报错，差点放弃，建议找个最新的、步骤详细的教程,一步一步跟。

环境搭好了，咱们聊聊“训练模型”这回事，对于大多数想玩创作的普通人来说，完全从零开始“炼丹”（训练一个基础大模型）不现实，那需要海量数据和算力，我们更常做的是“微调”，简单说，就是拿一个现成的、强大的基础模型（比如Stable Diffusion 1.5或者SDXL），用你自己喜欢的、特定风格的一批图片去“教”它,让它更懂你的口味。

你想让AI学会画你家的猫，或者画出你喜欢的某种复古漫画风，这就是微调大展身手的时候，你需要准备一批高质量的图片，几十张到几百张都行，但一定要清晰、风格一致，给这些图片打上精准的标签（Tag），告诉模型“这是金渐层猫”、“这是赛博朋克夜景”，这个过程叫“标注”,是训练里最枯燥但也最重要的体力活。

就是选择微调方法，现在最流行也相对简单的是LoRA（低秩适应），你可以把它理解成给基础模型打一个“小型补丁包”，这个补丁包文件很小，但效果拔群，能教会模型新的特征，而不破坏它原有的广泛能力，用AMD显卡跑LoRA训练，只要环境配置对了，后面的流程和用N卡就大同小异了，你需要设置一堆参数：学习率、训练步数、网络维度等等，刚开始可以抄一些别人的成功配置，然后再自己慢慢调整，训练的时候，看着命令行窗口里不断跳动的损失率（loss）数字慢慢下降，那种感觉就像在浇灌一棵数字植物,看着它一点点成长。

训练过程中，最怕的就是“过拟合”，意思是模型把你那几十张训练图背得太熟了，只会复刻，不会创造，一让它画点新姿势新背景，就崩得一塌糊涂，这就需要你及时用一些没训练过的提示词去测试，根据结果回头调整参数，比如增加正则化强度,或者早点停止训练。

说实话，用AMD显卡做这件事，初期配置的麻烦程度确实比N卡高一些，可能会遇到更多莫名其妙的兼容性问题，需要有点折腾和排查的精神，网上现成的“一键包”也少得多，但一旦跑通，那种成就感也是加倍的，ROCm作为开源方案，其潜力正在被越来越多的人关注,社区也在慢慢壮大。

最后我想说，AI绘画的魅力在于创造和探索，工具只是手段，不是门槛，用AMD显卡训练模型，或许就像是在一条少有人走的路上探险，过程磕绊，但沿途的发现和最终抵达目的地的喜悦，都是独一无二的，别被工具束缚了想法，动手试试,你的显卡可能比你想象的更强大。

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