AI探索指南

总结一下我自己在做模型训练时关注到的一些很喜欢的 AI 前沿探索者，以及工具和资源。

1. Stable Diffusion 入门推荐：
🪐 腾讯技术工程《开源图像模型Stable Diffusion入门手册》
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/8czNX-pXyOeFDFhs2fo7HA
✨ 推荐理由：目前总结的最好的，没有花里胡哨的内容，信息量大且系统，很难相信是直接开源的文章分享，反复读的文章之一了。

2. LoRA 角色模型训练：
🪐 YouTube 频道 @Bernard Maltais
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=N4_-fB62Hwk&t=338s
✨ 推荐理由：Kohya 训练脚本的作者，上下两集共90分钟讲解了 Lora 模型的训练，从数据集收集到处理到训练参数。建议这种教程能看开发者做的就看开发者做的，很多追热点的 up 经常为了图快没玩明白就出攻略，我跟着很多油管的教程操作，常被带进坑里……

3. 微调风格模型训练：
🪐 Twitter @Nitrosocke
🔗 https://github.com/nitrosocke/dreambooth-training-guide
✨ 推荐理由：Nitro 训练过很多非常棒的模型，他的 GitHub 页面有详细讲风格模型怎么训练的教程。他自己本身是设计师出身，在去年年底微调了几个很厉害的风格模型后，现在被 StabilityAI 挖走了。

4. ControlNet 插件研发用户推荐
🪐 Twitter @toyxyz
🔗 https://toyxyz.gumroad.com/
✨ 推荐理由：他做了利用 Blender 来辅助 AI 出图的免费插件，打通工作流 3D 辅助 AI 的第一人哈哈。最近他在研究的方向是 ControlNet 动画，总之是厉害、前沿又无私的开发者。

5. AI 放大工具推荐
✨ Topaz Gigapixel：用过最好用的，可以批量放大，基本所有图片训练前我都会用这个过一遍
✨ Upscayl：会增加细节，但是只能给常见物体增加细节
✨ Gigagan：还没出，但看效果挺值得关注

#AI工作流 #AI的神奇用法