在 stable diffusion webui 中可以通过插件来获取这些功能，比如:Ultimate SDupscale、ControlNet 的 tile、AI upscaler等等，也可以混合使用，下面我通过使用 ControlNet 的 tile 和终极 sd 放大法相结合进行图片超分。
书接上回《【AI绘画进阶篇】（手把手教你炼丹）喂饭级LoRA模型训练教程(上)》，这时我们已经打开了LoRA训练程序。下面开始进行参数的设置。如图，从WebUI界面的左到右开始设置。源模型和目录参数设置先选择源模型，这里选择Stable Diffusion V1.5模型。
让我们随便生成一下，参数如下:best quality， ultra high res， ， 1woman， sleeveless white button shirt， black skirt， black choker， cute， ， ， ， ， looking at viewer， full body， facing front，Negative prompt: paintings， sketches， ， ， ， lowres， normal quality， ， ， skin spots， acnes， skin blemishes， age spot， glans， nsfw， nipples。
本文综述了 LoRA 技术在基础模型中的应用，介绍了其技术基础如参数效率增强、秩适应策略等，探讨了在持续学习、联邦学习等前沿领域的发展，列举了在自然语言处理、计算机视觉等多领域的应用，分析了面临的理论、架构、计算等方面的挑战，并指出了未来研究方向。
LoRA模型是轻型的Stable Diffusion模型，是对标准的Checkpoint模型进行微调制作而成的。LoRA比通常的Checkpoint模型小10到100倍，这使得它们对那些喜欢收集大量模型的人或组织非常有吸引力。这是一篇为之前没有使用过LoRA模型的读者写的。
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本期开源探索汇集了 YOLOv10、Khoj、Stable Diffusion Web UI、Dataherald、Mistral 精调、LaVague、Uni-MoE、SearXNG、Pandora、AutoGroq、HamsterKombatBot 和 ComfyUI 等 12 个 Python 开源项目。
前言LoRA，全称Low-Rank Adaptation of LargeLanguage Models，直译为大语言模型的低阶适应。LoRA的作用是可以让结果倾向于一种风格，比如使用水墨风LoRA可以使结果是水墨风格，使用人物LoRA可以使人物趋向于一种样貌。
