本文面向AI绘画爱好者，旨在揭示AI绘画领域中模型的多样性及其应用方法，特别聚焦于大模型、小型模型（包括LoRA、Embedding、Hypernetwork等）与VAE模型。通过简易训练指导，引导读者提升个性化图像生成效果。

模型分类与使用方法

• 大模型，如stable-diffusion的SD1.5、SD2、SDXL，适用于生成写实和现实风格的图像。
• 小型模型，包括LoRA、LyCORIS、Embedding（Textual Inversion）和VAE模型，分别用于风格调整、元素频率调整和细节增加，适应不同定制需求。
• Hypernetwork用于生成微调其他模型的参数网络，提供更精细的调整能力。

简易模型训练流程

1. 选择与准备：根据目标风格，选择合适的大模型作为基础，准备15至50张高质量图像，并调整至特定分辨率。
2. 数据预处理：使用AE、Stable Diffusion等工具调整图片参数，生成或编辑图像描述标签。
3. 参数设置：调整训练环境与参数，如训练时间、批次大小和迭代次数，优化模型性能。

实践引导

数据处理脚本示例

# 假设源图片位于目录 ./images
cd ./images
# 使用AE或Stable Diffusion批量调整分辨率和裁剪图片
# 假设命令为：
#  "auto_crop_and_scale_images.py" -i . -o ./resized_images

标签生成示例

# 假设图片位于 ./resized_images
# 生成标签文件
python generate_tags.py -i ./resized_images -o ./tags

训练脚本示例

# 运行LoRA训练器SD-Trainer
cd /path/to/LoRA-trainer
.\run.ps1 -m your_model_path -d \path\to\your\tags -o output_path

进阶学习与资源获取

• 深入学习推荐阅读《【AI绘画进阶篇】（手把手教你炼丹）喂饭级LoRA模型训练教程(下)**，了解高级技巧。
• 资源获取访问AI绘画与人工智能学习平台，获取更多学习资源，提升AI绘画技能。

本文旨在为AI绘画入门者提供全面的模型理解与实践指导，通过简易步骤，助你在AI绘画领域实现个性化图像生成的提升。