我們在大型模型中輸入提詞（Prompt）以產生圖片，這些大型模型是用大量實驗室等級的電腦運算出來的，動輒數 GB 大小，如：Stable Diffusion、Waifu Diffusion，但是運用期間萬一遇上這些模型不認識的物品或角色怎麼辦？這時候就要用到 Stable Diffusion web UI 訓練小模型的功能了！所謂的小模型就是用戶可以基於大型模型，用少量的素材樣本進行訓練，

多數時候我們向 Stable Diffusion、Waifu Diffusion 等的大型模型輸入提詞（Prompt）以產生圖片，但這樣的模型是用大量實驗室等級的電腦運算出來的，隨便就動輒數 GB 大小，如果有沒收錄到的畫風就沒辦法畫出來，這時候就會用到 Stable Diffusion web UI 訓練小模型的功能了！所謂的小模型就是使用者可以基於大型模型，用不多的素材樣本進行訓練，

Stable Diffusion web UI 是基於 Gradio 的瀏覽器界面，用於 Stable Diffusion 模型的各種應用，如：文生圖、圖生圖等，適用所有以 Stable Diffusion 延伸的擴充模型。關於這個工具軟體的安裝方式請參考我之前寫過的另一篇圖文，請先安裝並學習使用後再接續看本文教學。這次的主題是「Dreambooth Extension」，

Kohya's GUI 提供了一個基於 Windows 系統的 Gradio GUI，能讓使用者操作簡單好懂的 Web 介面去訓練適用於 Stable Diffusion 的 AI 繪圖模型。不管您是要做 DreamBooth 還是 LoRA 都可以用它來進行訓練！特別是 LoRA 近期特別熱門，主要是它可以在低 VRAM（大概 7G 以上）的顯卡上進行訓練，

我知道大家等這篇圖文教學很久了！站長這邊一直在等軟體跟時機成熟，網路上有比較多的參考資料跟資源時才開始研究 LoRA 訓練。過去我自己最常使用的是超網路（Hypernetwork）訓練小模型來達成特定畫風或人物（物件）的繪製，但訓練步數要 2000 至 10000 步，我都設定每 500 步存一個小模型，訓練完後自己去挑選 LOSS 值較低且效果較佳的模型，

前陣子寫了 LoRA 訓練的教學圖文大受好評，因為這種模型的表現極佳，檔案也不大，能很快的讓 AI 學會繪製一個新的物件，不過很快的新的技術又推出了！LoCon 是新型的 LoRA，它包含了捲積層作為 LoRA 的一部分，簡單來說它可以覆蓋模型中的幾乎所有層，能訓練到的東西比傳統的 LoRA 更多！由於使用 Kohya's GUI 訓練 LoCon 跟傳統 LoRA 幾乎一樣，

站長已經玩 AI 繪圖半年的時間，也碰了最近非常熱門的 ChatGPT，非常明白理解到 AI 的進步速度跟好用程度，現在不去學習如何去使用它，那很快地就會被取代了！AI 語音其實不是什麼很新鮮的技術，但近期終於有人讓它變得更簡單、好使用，那就是近期登場的 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（簡稱 RVC），MIT 開源授權，擁有完全基於 Web 的 GUI…

Kohya’s GUI 這款軟體是專門給 AI 繪圖領域進行模型訓練的工具，可以用來訓練 Stable Diffusion 1.5、2、SDXL 的各種模型，這邊我要示範將 VRAM 控制在 12GB 內的使用量，讓 3060 12GB 這樣等級的顯示卡就能完成訓練 SDXL 專用 LoRA 模型的任務。這邊我參考了網路上數個教學文章與影片，最終得到了最佳的參數，