前提条件：
1.你已经会安装和使用 stable-diffusion，并利用 civitai 下载模型，完成了AI作画（说明python、git、vpn、pip、linux等基本应用你都会）
2.了解了lora是什么，并会安装 lora-ss训练平台
实现步骤：
1.素材准备（高清拍摄各种姿势、角度、部位、局部、全部等特写高清照片）、如建模需要准确，可适当减少衣服物件
2.利用stable-diffusion进行素材预处理，完成裁剪和自动打标，一般照片在1024*1024合适
3.利用BooruDatasetTagManager打标软件二次进行标签管理，批量打标人物个性化名称
4.上传到lora-script根目录下的train文件夹，注意命名，第一层以模型名称命名，第二层以**_tag命名，如10_zhouxingchi命名的文件夹，代表这个文件夹下放的是周星驰的照片，每个照片学习10次（如果要达到更稳定的效果，建议训练次数要更多一些，比如30次）
5.上传底座模型（可选，一般有默认的，如果没有可以在civitai下载到自己的底座模型，即在这个大模型下训练你的个性化模型）
6.配置参数，可直接参考：https://www.jianshu.com/p/c2774469c3cd?v=1684464582878
7.执行训练，运行：bash train.sh
8.训练完成，可以将lora模型导出到stable-diffusion下进行测试
9.lora模型导入，在提示语加如下格式：<lora:模型名称:权重>，权重越大，模型在基座模型中表现越多
10.如果效果理想，则训练成功
上图效果：
本教程简洁，旨在对已有基础的同学一个指引，有具体问题可私信！
