lora下载-lora下载后如何使用。

Lora的升级版,LyCORIS使用教程

右键下载LyCORIS模型，文件格式通常以safetensors结尾。将下载的模型放置在指定的sdmodelsLyCORIS文件夹内，以备后续使用。安装LyCORIS插件：访问LyCORIS插件的安装教程链接：https：//github.com/KohakuBlueleaf/a1111sdwebuilycoris。

下载安装LyCORIS插件，确保在使用前完成插件的安装并重启stable-diffusion-webui。 将LyCORIS文件存放在sd-models-LyCORIS文件夹下。 在stable-diffusion-webui界面中，点击“show/hide extra network”按钮，然后在弹出的小窗中找到LyCORIS页面，点击刷新以加载文件。

首先，通过右键下载该模型，你会发现它与Lora的大型模型类似，文件格式以safetensors结尾。将它放置在sd-models-LyCORIS文件夹内，以备后续使用。在prompt区域引用模型并开始绘图，你可能会遇到小黑窗的错误提示，因为它不是标准的Lora层。这提示你，不能用Lora的传统方法来操作。

LyCORIS，全称为 LoRA beyond Conventional methods， Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion，是一种超越常规Rank adaptation方法的稳定扩散技术。它被视为LoRA的升级版，通常在捕捉训练图像细节方面更具表现力。LyCORIS是一个广泛的LoRA方法系列的总称，包含多个变体。

ComfyUI完全入门:使用LoRA模型

ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选择部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。

下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。

ComfyUI完全入门中关于“忽略节点”和“忽略数组”的操作方法如下：忽略节点：在使用ComfyUI时，若需要临时去掉工作流中的某些节点，如LoRA模型或ControlNet，可以通过右键点击该节点。在弹出的选项中选择“忽略”选项。被忽略的节点会添加一层视觉标记，但不会影响工作流程的运行。

要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。

启用自动完成功能简化过程。 LoRA工作流程：允许修改检查点模型，实现简单LoRA和使用两个LoRA的工作流程。资源与练习 有用资源：ComfyUI官方教程、示例工作流程下载和社区手册是初学者的有用资源。 实践练习：通过比较使用和不使用LoRA的图像工作流程，深入了解其效果，并更熟练地掌握ComfyUI的功能。

C站最受欢迎的LoRA

C站最受欢迎的LoRA是专为Pony Diffusion V6 XL模型设计的“Styles for Pony Diffusion V6 XL ”这组LoRA。以下是关于这组LoRA的详细解受欢迎程度：这组LoRA在C站上受到了广泛欢迎，下载量甚至超过了一些为Pony设计的其他内容，这反映了其受欢迎的程度和用户的认可度。

在C站上，Pony Diffusion XL模型因其独特性能，已然成为热门宠儿。尽管它并非榜单之首，但其受欢迎程度不言而喻。作者在评论区中对其赞誉有加，更有一组专门为Pony设计的LoRA下载量竟超过Pony，这在一定程度上反映出该LoRA的受欢迎程度。

然而，有人提出了创新的解决方案：通过训练有素的3D模型，如Hipoly 3D Model LoRA，来提升AI在绘制手脚方面的表现。在C站的热门下载排行榜上，这个模型因其在lora类别中的优秀表现而备受瞩目。然而，需要注意的是，LoRA通常适用于二次元场景，对于真人模型的处理可能有所限制。

搜索Lora：登录C站。https：//civitai.com）。在搜索栏中输入你感兴趣的Lora关键词，例如“dragon”。浏览搜索结果，选择一个你喜欢的Lora，记住它的名称。确认Lora信息：选中你感兴趣的Lora图片后，查看右下角的详细信息。

lora模型不生效

LoRA模型不生效的可能原因及解决方案如下：文件位置错误 原因：LoRA模型文件可能被放置在了错误的目录下，或者系统无法识别子目录结构，导致模型无法正确加载。解决方案：确保LoRA模型文件放置在正确的目录下，通常是models/loras目录，而不是其子目录中。

LoRA的训练并不像预期的那样简单，我尝试通过实验来实现特定目标，例如根据《山海经》中的描述生成相关动物图像。实验分为两部分：多形象生成和单形象生成。在多形象生成实验中，虽然基础的描述生成效果尚可，但复现原图像像和细节处理存在问题，通过添加唯一标签尝试优化，但受限于数据量，效果有限。

权重分解：DoRA首先将预训练模型的权重分解为幅度（magnitude）向量和方向（direction）矩阵。这种分解使得模型可以更好地控制权重的学习过程。高效微调：在微调过程中，DoRA使用LoRA进行方向性更新，即只调整方向部分的参数，而保持幅度部分不变。这种方式减少了需要调整的参数数量，提高了微调的效率。

LCM(潜在一致性模型),可以有效的缩短生成图片的时间,在sd,comfyui,以及...

LCM（潜在一致性模型）是由清华大学交叉信息研究院团队研发的一种创新性图像生成技术，其主要特点在于能够在保持较高图像质量的同时，显著缩短生成图片的时间。相比于传统方法中采样步数越多图像质量越高的常规理解，LCM模型在保证图像效果的前提下，仅需要较少的采样步数即可完成图像生成。

LCM确实可以有效地缩短生成图片的时间，在sd、ComfyUI以及搭配Krita的使用中均表现出色。以下是具体说明：高效采样能力：LCM通过降低生成图片所需的采样步数，同时保证图像质量，从而显著缩短了生成图片的时间。与传统方法相比，LCM只需五步就能生成不错的图像，实操中设置为八步效果更佳。

在结合Krita与ComfyUI使用LCM模型时，设计人员可以快速调整素材的位置、形状、大小和光影等，从而获得高质量的图片效果，甚至在某些情况下可以替代PS。LCM模型与Krita的结合，让不依赖昂贵显卡的用户也能享受高速生成图片的体验。

要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。

FP8量化技术，理论上可以减少50%的模型权重带来的显存占用，对于使用--medvram的sdx，可以节省约800MB VRAM，对于sdxl节省5G VRAM，虽引入额外的计算操作但对速度影响小于5%，对图像质量影响微乎其微。a1111在0版本正式支持FP8，ComfyUI也已提供对FP8的支持。