使用场景

使用ai-toolkit训练自定义的Stable Diffusion模型以生成特定风格的图像。

利用LoRA提取器优化现有模型的特征提取能力，提升图像识别的准确性。

通过LoRA Slider Trainer创建控制图像中特定特征（如动物种类）的滑动条。

产品特色

支持Stable Diffusion模型的训练和实验。

提供LoRA和LoCON提取器，用于特征提取和模型优化。

包含LoRA Slider Trainer，用于创建图像滑动条以调整特定特征。

支持模型合并，通过扩展功能实现多模型的融合。

提供VAE（变分自编码器）训练工具，尽管仍在开发中。

支持自定义扩展，允许用户根据自己的需求开发新的功能。

提供详细的文档和示例配置文件，方便用户学习和使用。

使用教程

首先，确保你的系统满足ai-toolkit的运行要求，包括Python版本和Nvidia GPU。

克隆或下载ai-toolkit仓库到本地环境。

根据你的需要选择合适的配置文件或创建新的配置文件。

按照文档中的指示安装必要的依赖项。

运行特定的脚本或工具，开始模型训练、图像生成或其他操作。

根据输出结果调整配置文件，优化模型性能。

如果需要，可以创建自定义扩展来增加新的功能。

参与社区讨论，获取帮助或提供反馈。