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。
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。
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。
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。
具体可参加之前的文章《AI绘画教程:如何用Stable Diffusion训练出自己专属的人像模型?》可以在Stable Diffusion的训练页面进行图片处理，也可以安装dataset-tag-editor、wd14-tagger这些插件来处理。
