AIGC总结二：Stable Diffusion 的训练方式、使用流程、硬件要求、实际应用场景

🧪 一、Stable Diffusion 的训练方式

Stable Diffusion 模型的训练通常包括三个层级：

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1️⃣ 基础模型训练（Base Model Training）

这一阶段是训练原版 1.5、2.x、SDXL 这种大模型。

特点：

• 需要海量数据（数千万级图片-文本对）

• 需要大量 GPU（A100 集群）

• 训练时长：数周到数月

• 只有研究机构或大公司可以完成（如 Stability.ai）

这不是普通用户能做的。

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2️⃣ DreamBooth（角色/对象专属训练）

目标：让模型记住特定对象，例如

• 你的宠物

• 你的脸

• 某个品牌的产品

• 特定角色、服装、IP 造型

DreamBooth 特点：

• 训练时长：10~20 分钟

• 数据：5~20 张图片

• 输出：一个专属模型 or LoRA

缺点：容易过拟合，需要正则图像。

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3️⃣ LoRA（轻量训练，最常用）

特点：

• 超轻量（5~30MB）

• 不需要改原模型

• 可叠加使用

• 训练成本低

• 效果稳定、可控性强

训练数据：

• 10~300 张图片都可以