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别光用别人的模型了！手把手教你从零开始养出自己的AI绘画模型

2026-01-06 377 AI链物

最近刷到各种AI绘画作品，你是不是也心痒痒？但用多了那些公共模型，总感觉画出来的东西差点意思——要么风格太雷同，要么某些特定元素怎么调都怪怪的，没错，通用模型就像食堂大锅菜，能吃，但想吃上合自己口味的“私房菜”,还得自己下厨。

今天咱就不聊怎么用现成工具了，来点硬核的，咱们自己动手，“养”一个专属的AI绘画模型，别一听“训练模型”就觉得是程序员大佬的专利，其实现在工具越来越友好，就像学做菜，跟着步骤来,小白也能端出像样的菜。

第一步：想清楚，你要“养”个啥？

这是最重要的一步，决定后面所有努力的方向，别贪心，一开始最好聚焦,你是想：

学某种画风：比如把你喜欢的某位插画师的线条、上色特点学到手。
复刻特定人物/形象：让你原创的角色，或者家里的猫猫狗狗,能稳定地在各种场景里出现。
掌握某类元素：比如专门画赛博朋克的霓虹灯,或者中国风的祥云纹样。

目标越小、越具体，成功率越高，千万别想着“训练一个啥都能画的万能模型”，那需要海量数据和算力，不是个人玩家起步的好选择，咱先定个小目标，训练一个能稳定产出我家猫猫各种动漫形象”的模型。

第二步：准备“教材”：数据集的搜集与清洗

模型是靠“看”图学习的，你给的图就是它的教材,教材质量直接决定学生水平。

搜集图片：围绕你的目标，搜集20-50张高质量图片，比如要学画风，就集中找那位画师的作品；要炼人物，就准备这个人物多角度、多表情、多光照的清晰图片。质量大于数量，模糊的、带杂乱水印的、构图残缺的图,只会教坏模型。
清洗与处理：
- 统一尺寸：把图片裁剪到统一的尺寸，比如512x512或768x768，这是大多数训练工具的“舒适区”。
- 打标签（Tagging）：这是最耗时但最关键的一步，你需要用文字描述每一张图片的内容，标签要详细、准确、有层次，比如一张猫的图片，标签可以是“1cat, white fur, blue eyes, sitting on a windowsill, sunlight, detailed fur, masterpiece, best quality”，反面标签（不想出现的元素）也很重要，lowres, bad anatomy, blurry”。
- 工具辅助：完全手动打标签会累死，可以用一些自动打标工具（如WD14 Tagger）先生成初步标签，你再仔细校对和修正，这个过程就像给每张图写详细的“说明书”,AI就靠这个来理解学习内容。

第三步：选择“训练场”：工具与环境搭建

个人训练，首选 Dreambooth 或 LoRA 这两种微调方法，它们不是在空白基础上从头训练，而是在一个强大的基础模型（Stable Diffusion）上进行“针对性进修”，效率高,资源要求相对低。

Dreambooth：有点像“灌输概念”，能让模型牢牢记住一个特定主体（如你的脸、你的猫），并把它融合到各种提示词中，需要的数据可以更少（十几张高质量图可能就够），但对显存要求稍高（通常需要8G以上）。
LoRA：更像“学习风格或特征”，它通过训练一个额外的小型网络模块，来调整基础模型的行为，侧重画风、服装款式等抽象特征的捕捉，文件体积小（几MB到几百MB），灵活轻便，对硬件友好一些（6G显存可能就能跑）。

现在有很多整合了这些方法的开源工具，Kohya‘s GUI，它提供了图形界面，大大降低了命令行操作的难度，你需要准备一台带有NVIDIA显卡的电脑（显存是关键），然后按照教程一步步安装Python、Git、以及必要的依赖库，这个过程可能会遇到一两个报错，别慌，去相关的论坛或社群搜索错误信息，99%的问题前人都遇到过。

第四步：开始“喂养”：配置参数与训练

进入工具界面，你会看到一堆参数，别头晕,核心的就这么几个：

基础模型：选择一个好的底模，Stable Diffusion 1.5 或 2.1，或者一些融合好的社区模型，这相当于选一个“基础很好的学生”。
学习率：模型学习的速度，太高容易“学歪”（过拟合），太低学得慢,通常从较低的值开始尝试。
训练步数：每张图要被看多少遍，太少学不会，太多会“学傻”，只记得训练图而失去泛化能力，一般每张图训练100-150步是个不错的起点。
正则化图像：这是Dreambooth的一个技巧，用同一类别的通用图片（如“猫”的各类图片）防止模型把“猫”这个概念和你特定的猫绑定得太死,失去画其他猫的能力。

设置好参数，指定好你的图片文件夹和标签文件，就可以点击开始了，训练过程中，你会看到损失值（loss）在下降，这意味着模型正在“进步”，这个过程快则几十分钟，慢则几小时，取决于你的数据量、参数和硬件。

第五步：“毕业测试”：模型验证与调试

训练完成后，会生成一个模型文件（.ckpt或.safetensors），把它放到你的AI绘画软件（如WebUI）的模型目录下,加载它。

就是激动人心的测试环节了，用各种提示词去“考”它：