别光会用了，手把手教你训练自己的SD绘画模型，打造独家画风！

哎，说到用SD（Stable Diffusion）画画，现在大家估计都玩得挺溜了，输入几个关键词，等着神奇的画面跳出来，那种感觉确实爽，但时间一长，你是不是也发现有点“腻”了？怎么跑出来的图，总带着那么一股子“大众脸”的味道，跟别人家的好像也差不太多，网上的模型千千万,可总感觉少了点属于自己的东西。

没错，公共模型是好，但就像穿衣服，总撞衫就没意思了，真正想玩出花样，玩出个人特色，甚至想用它来搞点独一无二的创作，那你可能就得往深了走一步——自己动手，训练一个专属于你的SD模型。

别一听“训练模型”就觉得头大，觉得那是工程师干的事，其实现在工具越来越友好，流程也越来越简化，咱们普通人完全能上手，说白了，它的核心逻辑并不复杂：就是给AI“喂”大量你喜欢的特定风格的图片，让它反复学习这些图片的特征，最后形成一个能稳定产出类似风格的新模型。

你特别迷恋某位插画师的线条感，或者你想把自己公司产品的设计风格融入AI绘画，又或者你就是想生成一系列具有统一“你个人审美”的作品集，这时候，公共模型就力不从心了,自训练模型就成了你的秘密武器。

具体该怎么搞呢？咱们抛开那些吓人的术语,用大白话捋一捋关键步骤：

第一步，也是最重要的一步：准备“教材”。 你得精心准备一组高质量、风格一致的图片，这是你模型的“老师”，质量直接决定学生（模型）的水平，数量不用恐怖，几十张到一两百张高质量的图，远比几千张杂乱无章的图有效，关键是风格要一致！如果你既喂给它古典油画，又喂给它二次元动漫，它最后肯定会精神分裂，画出来的东西四不像，图片尺寸最好统一，比如512x512或768x768，提前处理好，把无关的水印、文字都去掉。

第二步，给“教材”打标签。 AI看不懂图片内容，需要你用文字告诉它，这就是“打标签”（Tagging），你需要用简洁的英文单词或短语，描述每一张图片里有什么，1girl, long hair, smiling, white dress, in a garden”，现在有很多自动打标的工具，但自动打完之后，一定要人工仔细检查和修正！这一步偷懒，模型就会学歪，把那些体现你核心风格的关键词标清楚、标准确。

第三步，选择训练方法。 对于咱们非科研人员，最常用也相对好上手的是 Dreambooth 和 LoRA。

• Dreambooth：可以理解为“精细微调”，它会把你的风格牢牢“刻”进模型里，生成的新模型独立存在，效果强烈且稳定,但文件体积比较大。
• LoRA：更像是一个“风格插件”，它训练出来的是一个额外的小文件，需要配合原有的大模型一起使用，它的好处是灵活、文件小、训练速度快，而且可以多个LoRA组合叠加效果，对于尝试不同风格来说，LoRA是目前更流行、更经济的选择。

第四步，开练！ 这就需要用到一些专门的训练工具了，比如秋叶大佬制作的sd-scripts整合包，或者一些图形化的训练界面，你需要设置一堆参数，比如学习率、训练步数、网络维度等，刚开始可以参考别人的成功案例设置，然后自己慢慢调整，这个过程有点像老火煲汤，火候（参数）不到，味道（效果）就不对；火候过了，又会糊（过拟合，模型只会复刻你的训练图，失去泛化能力）。多试几次，感受参数变化带来的结果差异，是必经之路。

第五步，测试与调试。 模型训练好了，赶紧拿去生成几张图看看，效果不理想？太正常了，可能是标签没打好，可能是训练步数不合适，也可能是素材本身风格就不统一，回去检查你的“教材”，调整参数，再来一轮，这个过程需要点耐心，但每一次调试后看到生成图更接近你想要的样子,那种成就感是无与伦比的。

自己训练模型，最大的乐趣就在于这个“折腾”的过程，从收集素材时的精心挑选，到打标签时的字斟句酌，再到调整参数时的反复尝试，最后看到AI终于能稳定地画出带有“你的味道”的作品时，那种感觉,就像教会了AI一门只属于你们之间的暗语。

它不再只是一个冷冰冰的工具，而更像是一个被你亲手调教出来的创作伙伴，你的审美、你的偏好，通过那些图片和标签，被一点点编织进了它的逻辑里，从此，你生成的每一张图,都带着你独特的DNA。

别再只满足于下载别人的模型了，拿出你收藏的那些好图，定下一个你想实现的风格目标，动手试试吧，开头可能会遇到点小麻烦，网上教程也多，社区里热心人也多，多问问多看看，一旦你跨过了那个门槛，你会发现，SD的世界，对你而言才真正变得广阔和有趣起来，你的画笔,现在才真正握在了自己手里。

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