用LoRA训练个人画风：Leonardo AI在线微调实操教程
要在 Leonardo AI 中复刻并固化您个人独特的绘画风格，若平台未提供直接的模型训练入口，可借助外部 LoRA 微调流程生成专属权重文件，再导入使用。具体操作路径如下：
若您希望在 Leonardo AI 中再现并固化个人独特的绘画风格，但平台未提供直接的模型训练入口，则可借助外部 LoRA 微调流程来生成专属的权重文件，再进行导入使用。以下是达成该目标的具体操作步骤：
一、准备高质量风格图集
风格训练依赖于图像集合对 AI 形成稳定的视觉认知。图集应体现您画风的核心特征，例如笔触密实度、色彩倾向、构图习惯以及线条粗细等。需避免混入明显偏离风格的样本，以防模型学习到互相冲突的特征。
1、选取 5 到 20 张您亲手绘制的高清原图，分辨率统一为 512×512 或 768×768。
2、使用 Stable Diffusion 的“图像预处理”功能进行自动裁剪与居中，确保主体位于画面中央区域。
3、将全部图片保存至英文命名的独立文件夹，例如“my_watercolor_style”，请勿使用中文或特殊符号。
二、使用 kohya_ss 本地微调 LoRA
kohya_ss 是当前主流的 LoRA 训练框架，支持 SD 1.5 与 SDXL 底模，可精确控制风格迁移强度与过拟合风险。无需 GPU 显存超配即可启动轻量训练。
1、安装 Python 3.10 并勾选 Add PATH 选项，随后以管理员模式运行 PowerShell，执行命令：Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned。
2、执行 git clone 命令获取项目，进入目录后运行 setup.bat 完成环境初始化。
3、启动 gui.bat，点击“Train LoRA”标签页，填入基础模型路径（如 sd_v15.ckpt）、图集路径、输出目录，其余参数保持默认即可开始训练。
三、上传 LoRA 至 Leonardo AI 并启用
Leonardo AI 支持用户上传自定义 LoRA 权重，上传后可在生成界面通过下拉菜单即时调用，实现风格注入，无需更换主模型。
1、登录 Leonardo AI 账户，进入左侧导航栏“Models” → “LoRAs” → 点击“Upload LoRA”。
2、选择 kohya_ss 输出目录中最新生成的 .safetensors 文件（通常位于 output/lora/ 子文件夹内），等待上传完成。
3、在“Image Generation”页面，于右侧面板展开“Advanced Settings”，在 LoRA 下拉框中选择刚上传的模型名称，并将权重值设为0.6–0.8，以平衡风格强度与提示词可控性。
四、使用即梦（JiMeng）辅助增加风格样本
当原始手绘图数量不足时，可用即梦平台进行风格一致性扩图，生成更多符合您画风逻辑的变体图像，作为补充训练数据，规避单一视角导致的泛化缺陷。
1、在即梦中上传一张典型风格图，选择“图生图”模式，设置采样步数为 25、CFG Scale 为 7。
2、提示词中加入明确风格锚点，例如“watercolor texture, soft edges, translucent wash effect, my personal painting style”。
3、批量生成 10 到 15 张不同构图的新图，筛选出风格还原度高的图像，加入原图集重新训练。
五、通过 Textual Inversion 嵌入强化风格关键词
Textual Inversion 可将您的画风抽象为可调用的文本 token，与 LoRA 协同作用，提升提示词响应精度。尤其适用于风格名称难以描述的微妙质感。
1、使用 kohya_ss 中的“Train Textual Inversion”功能，输入同一图集路径，设定 embedding 名称为“my_style_v1”。
2、训练完成后获得 learned_embeds.bin 文件，上传至 Leonardo AI 的“Embeddings”资源库。
3、在生成提示词中插入
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