课程简介
本课程旨在帮助用户深入了解LoRA（Low-Rank Adaptation）模型训练的整个过程，从基础概念到实际操作，提供了一套完整的训练指南。
课程内容
- LoRA模型基础介绍
- 素材搜集与处理技巧
- 精细化打标方法
- LoRA模型参数调整与优化
- 模型分层与保存策略
- 正则表达式在LoRA中的应用
- 进阶技巧：复印法、差异提取法、垃圾法
- 训练经验分享
- 从零开始训练3D新年IP模型
适用人群
本课程适合对机器学习、深度学习感兴趣的初学者，以及希望提升LoRA模型训练技能的从业者。
📂 资源目录
LoRA训练进阶课，打造私人定制LoRA模型说明.png [493.5 KB] 06 LoRA的分层及保存方法.mp4 [80.4 MB] 07 进阶加餐——正则是什么？.mp4 [31.6 MB] 05 炼制LoRA的重要参数及参数关系.mp4 [84.8 MB] 03 如何搜集素材、处理素材？.mp4 [50.9 MB] 04 如何精细化打标？.mp4 [33.4 MB] 10 从0开始训练你的3D新年IP模型.mp4 [485.1 MB] 01 LoRA到底是什么？.mp4 [42.3 MB] 09 结束语——炼LoRA的经验心得.mp4 [19.9 MB] 08 进阶加餐——复印法、差异提取法、垃圾法.mp4 [33.1 MB] 02 SD的底层逻辑与炼制LoRA的基本流程.mp4 [55.1 MB]