🎨📚 **深入探索：HyperNetwork在Stable Diffusion中的图像风格转换教程** 🌟 在CaCaAI社区的引领下，我们探索了一种革命性的技术——HyperNetwork（超网络），它让AI能够掌握图像的整体艺术风格。相较于传统的嵌入式学习，HyperNetwork在图像风格转换任务中展现出了卓越性能。今天，让我们一起详细了解如何在Stable Diffusion中运用HyperNetwork进行训练与生成。 --- 💡 **操作指南：** 1️⃣ **启动之旅** 打开SD WebUI，进入Train页面，输入新超网络的名称，设`Number of vectors per token`至少为7。点击"Create hypernetwork"，开始你的旅程。 2️⃣ **配置参数** 选择刚创建的超网络，输入训练数据路径，选择`hypernetwork.txt`模板。设置`Max Step`至10000，准备漫长但富有成果的训练。 3️⃣ **启动训练** 点击"Train HyperNetwork"，耐心等待，注意训练时间稍长于常规。 4️⃣ **查看成果** 训练结束后，检查`texual_inversions/hypernetwork/images`，挑选满意的作品，将其保存到`models/hypernetwork`。 --- 🎯 **HyperNetwork的使用方法** 在生图界面，找到右上角的"Show Extra Networks"，选择你感兴趣的超网络。将其添加到提示词，用训练时的关键词，即可生成具有该风格的艺术品。 --- 现在，你已经掌握了HyperNetwork在Stable Diffusion中的应用。无论你是艺术爱好者还是AI初学者，都能通过这项技术创作出独一无二的图像作品。赶紧动手实践，让你的创意在数字世界绽放吧！✨ --- * * * 💡 **版权提示:** 本文档仅供参考，所有内容基于提供的信息编写，实际操作请遵循官方文档或CaCaAI社区的最新指引。如有任何问题，请咨询相关技术支持。🎨💻 --- --- **HTML 样式版：**

深入探索：HyperNetwork在Stable Diffusion中的图像风格转换教程

• 操作过程

  • 步骤1: 创建并配置超网络
  • 步骤2: 输入数据和设置参数
  • 步骤3: 开始训练，监控进度
  • 步骤4: 查看和保存训练成果

• HyperNetwork模型使用方式

  • 在生图界面中添加和应用
  • 生成具有特定风格的图片

--- 记得实践和调整，让你的创意无限可能！🌟🎨 ---

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