一.训练前的工作，准备好训练的工具（插件）
1.安装&使用Koyha_ss。（这个是用来训练lora的gui工具）
2.tagger（webUI插件，把训练的图片打上标签），为什么是用tagger而不是用Deepboorn?因为Deepboorn经常打错标, 用tagger就好了很少出现打错标的情况。
3.stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor（webUI插件），数据标签的编辑器
4.图片的裁剪工具（什么工具都可以，可以剪裁图片就行）
二.详细教程
1.如何安装Koyha_ss(webui的插件安装这里就不讲解了，如果不懂，自行搜索如何tagger，如何安装tag-editor)
三.训练lora的步骤
1.数据清洗
把图片的复杂背景去掉，裁剪图片为512*512（或者其他分辨率）等。（一般需要15张图以上，不同角度的图片）
2.用webUI的tagger插件为图片打上标签，
1）全标
2）自定义剔除部分特征
3）单标 体位视角标
（我个人比较喜欢剔除部分特征）
4.编辑特征，就tag-editor插件。（就是上面说的剔除部分特征）
5.使用Koyha_ss进行训练了。
因为它已经有UI了，就很简单了。选中要训练用的底模，输出lora的名字，输出目录，选择训练样本的目录，选择好各种训练参数等等。就可以开始训练了。
这文章不是喂饭级的教程。而是希望给没有训练过lora的人提供一个稍微清晰一点的思路。
因为学习训练lora的人，一般都是熟练使用sd的，所以安装使用sd插件等基本操作应该不存在难度。
如果真的有哪一步不懂，也可以搜索一下。
最后付上雷电将军清洗过的图片。
其他教程
素材准备的阶段，首先自己准备10-100张图片，40张左右效果就差不多。
将所以的素材图片放到同一个文件夹，然后进入SDwebUI界面，选择“训练”标签，点击图像预处理
在源文件输入素材文件夹位置，并填上输出文件夹位置，勾选下方第三个自动焦点裁切和最后一个deepbooru打tag的选项
点击预处理，会在设置的输出文件夹中生成裁剪后的图片以及图片相应tag的txt文件
这里如果显卡大小小于8G的话，建议裁剪成512*512大小的图片，512*640最少需要8G显存
得到素材文件后，，在lora-scripts文件夹下新建一个train文件夹，然后再下方再创建一个文件夹，命名随意，但是需要记住。比如我创建了就是sucai文件夹。
在这个文件夹下再创建一个文件夹，这个文件夹有严格的命名格式。
要求为：数字_名称，如6_sucai。
数字代表的是这个文件夹下的素材使用几次，显存大的道友可以设置多个，一个的话也可以。
如果素材文件比较少的情况下，可以设置6，如果100张图以上可以设置为2或者3，甚至1也行，不然可能会炸
全选复制裁剪后的图片以及所以的txt文件到上面刚创建的文件夹下。比如我这就是..\train\sucai\6_sucai\