目前训练lora简而言之，你只需要准备好需要被训练的文本或图片即可开始上手了。因此大家要注意，因为训练lora的门槛越来越低了，就必然会出现同质化和劣质化的情况，学习过程中我们知道寻找资料是占比很大的时间的，因此加入一个比如像我们这样的网站团体是很有必要的，这样会让你少走很多不必要的弯路。很多时候我会直接告诉你怎么做，而不是给你对比有几种方法，因为我给您展示的就是经过多次验证后的最优方法。

NO 图片越多训练的时间越长，只看图片数量会让Ai无法理解你真正想呈现的结果，从而提高了负向的结果，太少又会让Ai读取的信息不够准确，因此正确的是：清晰度高的图片，结构，层次，光影，材质，都非常符合实际意义并且丰富的。比如本节课训练的是乡村建筑，那乡村，农田，稻田，山丘，瓦片，树木，石头房子等等元素就不能缺少。
  1. 素材准备：准备30-80张素材，图片“质量”越高图片就可以越少
  2. 素材打标：使用插件 将图片尺寸设为：512*512、512*768或1024*1024，
  3. 训练模型：调整参数，反复测试

显存要求：

  1. 训练Checkpoint>8GB显存
  2. 训练SDXL模型>16GB显存
  3. 训练Lora模型>6GB显存

目前各项技术都在突飞猛进的更新，大家学习研究一定要首先了解自己的使用目的，千万不要盲目学习，因为真的太多太杂了，你根本学不完的。目前训练lora有三种大类型

  1. 传统的sd_lora (本文基于此)
  2. 技术又升级了的 sdxl_lora
  3. 技术革新后的flux_lora

本站关于lora的训练会非常清楚的标注清楚课程类容是教学哪个类目的，以防你学习懵。

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