通过加载LoRA模型可精准控制Stable Diffusion的生成画风，需将.safetensors文件放入models/loras/目录并重启WebUI；2. 在提示词中使用调用，结合正向提示词描述风格、反向提示词排除干扰，并调整权重值（0.5~1.0）优化效果；3. 可引入Textual Inversion嵌入向量增强细节表现，存放至embeddings/目录后直接在提示词中调用；4. 配合高敏感度采样器（如DPM++ 2M Karras）、适中步数（20~30）与固定随机种子提升风格一致性。
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如果您希望在StableDiffusion中生成具有特定艺术风格的图像，但发现默认模型难以满足个性化需求，则可以通过加载LoRA（Low-Rank Adaptation）模型来精准控制画风。以下是实现画风定制的具体操作方法：
一、准备并加载LoRA模型
LoRA模型通过低秩矩阵微调预训练模型的权重，能够在不改变原模型结构的前提下注入新的风格特征。使用前需确保模型文件正确放置并被主程序识别。
1、访问可靠的LoRA模型发布平台，如Civitai或Hugging Face，搜索目标画风对应的LoRA文件（通常为.safetensors格式）。
2、将下载的LoRA文件放入StableDiffusion WebUI的指定目录：models/loras/。
3、重启WebUI界面，确保模型列表中出现新添加的LoRA名称。
4、在提示词输入框中使用语法
二、结合正向与反向提示词强化风格控制
仅依赖LoRA可能无法完全抑制原始模型的固有倾向，需配合文本提示进一步锁定输出风格。
1、在正向提示词中明确描述目标画风关键词，如“Japanese anime, vibrant colors, clean lines”。
2、在反向提示词中排除干扰风格，例如输入“realistic, photorealistic, 3D rendering”以避免写实风格混入。
3、调整LoRA权重值（建议范围0.5~1.0），观察不同数值下风格融合效果，权重过高可能导致细节失真。
三、使用嵌入向量（Embeddings）辅助风格细化
嵌入向量可补足LoRA在某些细节表现上的不足，尤其适用于特定线条质感或色彩分布的学习。
1、下载与目标画风匹配的Textual Inversion embeddings，存放至 embeddings/ 目录。
2、在提示词中直接调用嵌入名称（无需特殊语法），例如加入“anime_line_art”触发对应特征。
3、与LoRA协同使用时，先测试单独效果，再逐步组合调试，避免特征冲突。
四、调整采样参数优化输出一致性
不同的采样器和步数会影响LoRA学习到的风格细节还原程度。
1、选择对细节敏感的采样器，如DPM++ 2M Karras或Euler a。
2、设置采样步数在20~30之间，过低可能导致风格模糊，过高易产生过度锐化。
3、保持固定的随机种子（seed），便于对比不同设置下的风格变化。
