CivilAI上有非常多漂亮小姐姐模型，这些都是用Lora模型训练出来的。
有了这些LoRa模型，我们就可以很快的生成各种精彩的图片。如果我们希望自己定做某种特定风格或特定人物、动物主题的图片，就需要根据自己的需求做出个性化的lora模型。具体操作也不麻烦，看完下面的教程你也可以很快生成专属于自己的Lora模型。
第一步还是选好几十张图片，进行大小调整、打标签处理。具体可参加之前的文章《AI绘画教程：如何用Stable Diffusion训练出自己专属的人像模型？》可以在Stable Diffusion的训练页面进行图片处理，也可以安装dataset-tag-editor、wd14-tagger这些插件来处理。还可以用一个colab包：lora dataset maker来处理。推荐用lora dataset makercolab包来处理，因为这个包和lora训练的colab包是整合在一起的，使用更加方便。
把已经裁剪成512*512尺寸的图片上传到这个文件夹中。
然后启动谷歌colab，打开lora dataset maker这个colab包，在第一步的setup，填入lora训练项目的名称（project name）:xixigirl
第5步，global_activation_tag填入触发词，就是在提示词输入框里面要调用lora模型的那个特定提示词，比如xixigirl，要填一个特定的词，不要填通用常见的词汇。
然后，选择代码执行程序→全部运行，很快图片就处理好了。
完成后，点击底部的：Click here to open the Lora trainer，打开lora训练程序
Setup这里，填入项目名称：xixigirl，选择训练模型，真人的就选photorealism
训练过程很快，29张图片，16分钟就完成了。
然后在谷歌drive的lora_training/output/xixigirl文件夹里面可以看到生成了6个后缀为safetensors格式的lora模型文件。每个几十M大小。接下来看看模型效果怎么样。
如果用的是stable_diffusion-webui_colab_tw这个colab包，就把刚才的lora模型文件放到models/lora里面，就可以了。
如果是automatic111的colab包，可以打开colab，点击左边的文件夹按钮，打开lora文件夹，然后上传模型文件到这里
然后打开stable diffusion界面，在generate按钮下面点击红色的按钮：show extra networks
然后可以看到lora选项，点击refresh刷新按钮，就可以看到lora模型了。
在提示词输入框里面输入提示词1girl，然后点击xixigirl-05，然后点击generate生成图片按钮，就可以看到xixigirl-05这个lora模型的生成效果了，还不错。
逐个测试其他lora模型，选出自己觉得满意的，然后保存，不满意的删掉即可。