多數時候我們向 Stable Diffusion、Waifu Diffusion 等的大型模型輸入提詞（Prompt）以產生圖片，但這樣的模型是用大量實驗室等級的電腦運算出來的，隨便就動輒數 GB 大小，如果有沒收錄到的畫風就沒辦法畫出來，這時候就會用到 Stable Diffusion web UI 訓練小模型的功能了！所謂的小模型就是使用者可以基於大型模型，用不多的素材樣本進行訓練，

AI 運用大型模型直接生成圖畫的畫風通常一致，久了就會看膩，這是很正常的事情，但是 AI 是有學習能力的，透過訓練超網路（Hypernetwork），AI 也能畫出各式各樣畫風的二次元角色！延續第一彈，這次訓練比較唯美且柔和的畫風，用不一樣的筆觸及色彩繪製相同的主題，也比較好分辨兩者之差異。總共產生 200 張，挑掉不合理跟瑕疵較多的有 30 張如下提供大家參考。

這次找了一個眼睛、頭髮閃亮亮的畫風，感覺難度會比先前的幾個都來的高許多，一樣是透過訓練超網路（Hypernetwork）讓 AI 學習新畫風，一樣受到素材上多數都是藍色眼睛（瞳色）影響，導致容易畫出藍色眼睛的角色，上次是透過添加眼睛顏色的提詞來讓 AI 生圖，這次反向思考改用反向提詞給予 0.5 權重的方式避免過多藍眼的情況，事實證明很成功！既然不用調提詞了！就多生幾張圖出來挑選。

作品名稱：二次元美女(第一彈) 疊代步數：小圖、大圖皆 80 步 挑選張數：20 張 + 27 張 = 47 張 輸出尺寸：512 x 768 px（2:3）、1024 x 768 px（4:3） 使用工具：Stable Diffusion web UI、NAI_Anything-V3.0_ws_0.4＋自行訓練100…

透過訓練超網路（Hypernetwork）已經訓練了很多小模型，可以用來還原各種作品中的角色，也能用來改變 AI 的畫風。經歷長時間的學習，終於掌握了一些訓練跟提詞技巧，可以來發佈第五彈的小蘿莉來展示成果了！這次畫風更為精美，且增加了姿勢、表情、色彩的變化，人物更多元也更生動活潑！超可愛的，很喜歡這次產出的作品集。總共產生 400 張，挑掉不合理跟瑕疵較多的有 145 張如下提供大家參考。

「Lo-Fi 少女系列」以少女在 Lo-Fi 音樂的陪伴下學習、放鬆或沉思為主題，描繪她們在溫馨場景中享受靜謐時光的治癒瞬間。本主題融合動漫風格的舒適服裝、Lo-Fi 場景的復古氛圍與動作表情的細膩感，呈現少女與音樂之間的沉浸連結。涵蓋 10 個情境，有深夜唸書、雨天寫字、復古唱片、咖啡館、陽台塗鴉、星空冥想、圖書館、公園散步、火車放空、貓咪陪伴，聚焦於學習、放鬆與音樂的沉浸體驗，

隨著生成式 AI 技術的飛速發展，訓練專屬於自己的角色 LoRA 模型已成為許多創作者與開發者的核心技能。過去我們習慣於使用 Stable Diffusion XL (SDXL) 進行訓練，雖然效果不俗，但在細節捕捉與特定畫風的學習上，往往需要經過繁瑣的參數微調與長時間的磨合。近期，由 Ostris 開發的「AI To…