看这课之前自己摸索着装了lora玩了挺久，所以一直没专门看up的视频讲解，今天看了一下还是有一些收获的。

lora从大语言模型中衍生来，类似hypernetwork的单独网络层参数训练，模型大小适中，可以多个不同的LORA 模型+权重叠加使用，本地训练时需要显存适中。

文件可以随意重命名，不过我习惯使用原名，或许以后文件多了我会加一些中文注释。

webui中使用方法

第一种

提示词中输入如下

<Lora:[名称]:[权重(-1~1)]>

例如：

<Lora:add_detail:1>

第二种

直接在下方选择模型

lora界面缩略图显示

webui中可以显示相对应lora的图片内容，只需要在lora文件夹中将图片命名与lora模型一样，就可以在webui中显示预览图。

如下图演示：

在webui中显示这样：