首先呢，感謝一下星空秋葉還有五月lax，以及整個(gè)ai社群的好友們（包括不限于：鏡中人?? 沅月彎刀 琳果），幫助我解答了不少疑問(wèn)。否則也不會(huì)有這篇。

同時(shí)對(duì)于青龍圣者，也感謝他第一個(gè)寫(xiě)了國(guó)內(nèi)這邊的金字塔相關(guān)的教程，讓我們知道了這個(gè)么東西。

首先很抱歉，這個(gè)內(nèi)容非常多，因?yàn)樗且晕夷芟胂蟮降哪壳皠偤镁邆淠苷莆誥i繪畫(huà)金字塔噪聲基礎(chǔ)知識(shí)，但又不具備實(shí)操經(jīng)驗(yàn)或者訓(xùn)練中帶有疑問(wèn)的人準(zhǔn)備的，所以我已經(jīng)盡可能的把所有可能產(chǎn)生疑問(wèn)的內(nèi)容放了進(jìn)去。

同時(shí)，我也自詡不是什么專業(yè)訓(xùn)練專家，只是有訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)，并且成果在社區(qū)內(nèi)尚受到認(rèn)可。

如果各位同學(xué)有疑問(wèn)，有更好的訓(xùn)練方法，也歡迎交流，只是我也不是時(shí)刻在b站，難以及時(shí)回復(fù)。

訓(xùn)練也不是誰(shuí)都有條件，能成功的，對(duì)于那些始終努力最后還是失敗的朋友，我只能說(shuō)“等待并且心懷期望吧。”

畢竟ai學(xué)習(xí)知識(shí)日新月異，很快n卡老黃也打算親自下場(chǎng)，訓(xùn)練可能又會(huì)變更。

視頻內(nèi)容也異?？菰?，90%都在講參數(shù)調(diào)節(jié)和概念整理。因?yàn)闆](méi)有興趣或者缺乏目標(biāo)被勸退也是很正常的。

發(fā)這個(gè)教程甚至主要是為了自己那魚(yú)一樣的記憶，免得每次出了小問(wèn)題就去纏著lax和群友們問(wèn)，然后過(guò)15秒就忘記自己?jiǎn)柫耸裁?。沒(méi)做視頻也是因?yàn)閮?nèi)容寫(xiě)的太多了。

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一、訓(xùn)練的前期門(mén)檻：

在ai訓(xùn)練學(xué)習(xí)之前，我想說(shuō)的是，不是所有人都適合訓(xùn)練。

AI訓(xùn)練不像其他學(xué)習(xí)，不存在零成本一說(shuō)。當(dāng)然那些“零成本”學(xué)繪畫(huà)的也是實(shí)打?qū)嵉尿_子。

要么付出電費(fèi)，要么去租云服務(wù)器，這都時(shí)明顯能看到的資金投入，更重要的是比那更貴的時(shí)間成本投入其中。

我們的好群友某人曾經(jīng)這樣說(shuō)過(guò)：“ai訓(xùn)練出問(wèn)題，要么人不行，要么機(jī)器不行?！?/p>

雖然我記不清楚是誰(shuí)了，但應(yīng)該不是喬斯達(dá)說(shuō)的，畢竟他親口說(shuō)：“我沒(méi)說(shuō)過(guò)?！?/p>

但這句話是一句真理。

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從人的角度上講：

第一條：心里興趣上，你是否愿意學(xué)。

如果您對(duì)ai學(xué)習(xí)持抵制態(tài)度，如果您和《東郭先生與禽獸》里面那個(gè)狼一樣，用著ai罵ai。我勸你直接點(diǎn)右上角，我不知道你浪費(fèi)時(shí)間特意點(diǎn)進(jìn)來(lái)是想干嘛，但我覺(jué)得你的智商還是能找到右上角的關(guān)閉按鈕或者主頁(yè)按鈕退出去的。

第二條：你是否有已經(jīng)具備了相關(guān)計(jì)算機(jī)知識(shí)的基礎(chǔ)和一定的英語(yǔ)知識(shí)，理解什么是顯存，什么是內(nèi)存，什么是CUDA核心流處理器，什么是虛擬內(nèi)存，如何使用鼠標(biāo)和鍵盤(pán)。如果你沒(méi)有這些知識(shí)，很遺憾你沒(méi)有具備學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)的最基本條件，您可以在將來(lái)的學(xué)習(xí)中補(bǔ)全相關(guān)知識(shí)，等到您已經(jīng)完成了相關(guān)學(xué)習(xí)，再來(lái)學(xué)習(xí)這份知識(shí)。

第三條，藝術(shù)相關(guān)知識(shí)，這一條比較特殊，您可以不具備這條知識(shí)，但是美術(shù)相關(guān)知識(shí)的掌握決定了您ai繪畫(huà)學(xué)習(xí)研究的“上限”缺乏相關(guān)知識(shí)，會(huì)使您在樣本篩選和處理相關(guān)能力方面捉襟見(jiàn)肘。

第四條，也是最重要的一條。您是否具備不怕失敗不怕挫折，愿意不恥下問(wèn)求教的精神，他決定了你是否會(huì)中途放棄學(xué)習(xí)。

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從機(jī)器的角度上講，您是否擁有一臺(tái)電腦。

您的電腦的配置是什么樣的？

您是否掌握了在線訓(xùn)練，云電腦使用的基本知識(shí)。

對(duì)于訓(xùn)練，這里推薦使用電腦的顯卡顯存至少要在7gb以上，cuda核心最好在3000以上，顯卡支持半精度功能。

直白點(diǎn)說(shuō)就是（包括）3060以上級(jí)別的顯卡。當(dāng)然像是1060之類的顯卡不是說(shuō)就不能用，只是很多優(yōu)化器和性能方面會(huì)出問(wèn)題。

然后因?yàn)榭沉藥捄蚦uda，40系列除了90都是……（發(fā)不出聲音。）

之前新手推薦文章里也寫(xiě)了各種顯卡的選擇，可以去參考一下。?

二、訓(xùn)練環(huán)境和軟件安裝：

首先是環(huán)境 安裝python（自己去搜一下就有安裝包）注意勾選add python.exe to path

最好也裝下git

關(guān)于安裝包：這里推薦使用秋葉最新發(fā)布的lora訓(xùn)練包，星空（b站：獨(dú)立研究員-星空 記得關(guān)注一下）的我也用過(guò)，肯定能訓(xùn)練，但是我不習(xí)慣，而且既然用金字塔噪聲訓(xùn)練，肯定要用這個(gè)我更習(xí)慣的。

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首先秋葉aaaki（記得關(guān)注一下，他的動(dòng)態(tài)也很有用。）

下載地址在他的視頻里請(qǐng)去看人家的原視頻：

https://www.bilibili.com/video/BV1AL411q7Ub

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下載后解壓到你準(zhǔn)備進(jìn)行訓(xùn)練的盤(pán)符（不要有任何中文路徑名）

在網(wǎng)絡(luò)暢通的情況下，這里并不會(huì)解決您的網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題，請(qǐng)自行解決。如果有裝360全家桶的記得要么關(guān)閉要么卸載了。

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找到 強(qiáng)制更新.bat，

更新成功后，找到install.ps1，右鍵使用power shell運(yùn)行，直到Install completed

直到這一步，你的基本訓(xùn)練環(huán)境就算準(zhǔn)備的差不多了。

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三、輸入數(shù)據(jù)部分：

輸入數(shù)據(jù)，包含我們使用的底模，圖片素材，還有tag（Prompt）

要進(jìn)行訓(xùn)練，第一步就是對(duì)于底模的挑選，為了求快，求穩(wěn)，可能最好呃選擇就不是官模，而是專門(mén)訓(xùn)練過(guò)的更貼合你需要畫(huà)風(fēng)的模型。

而圖片素材的挑選，正是選對(duì)畫(huà)風(fēng)。

有人誤以為畫(huà)風(fēng)不就是一股腦的把一個(gè)作家的作品全塞進(jìn)去么？

錯(cuò)，大錯(cuò)特錯(cuò)。

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畫(huà)風(fēng)的分類其實(shí)逃不出所謂的“繪畫(huà)三角形”

晚三千在知乎上的文章這樣寫(xiě)到：繪畫(huà)就是三維物體在二維平面上投影出的線條和色塊。

雖然不完全對(duì)，但是起碼是一個(gè)比較讓人好理解的解釋。

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我已經(jīng)忘記原本的繪畫(huà)三角形是由誰(shuí)提出的了。

甚至還忘記了三角的三個(gè)極限分別對(duì)應(yīng)了什么。

但我可以毫不猶豫的說(shuō)，只要固定后形成了最終作品的二次平面藝術(shù)，就逃不出這個(gè)平面直角坐標(biāo)系一樣的殘酷理科分類。

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我個(gè)人的歸類分別是：

（1）顏色變化層次

（2）寫(xiě)實(shí)度與符號(hào)化（又稱變形度）

（3）立體化程度

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因?yàn)檫@種分類更符合ai繪畫(huà)的擴(kuò)散模型理解。

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簡(jiǎn)單說(shuō)，不管怎么說(shuō)，所有風(fēng)格的極致其實(shí)都已經(jīng)被人類所發(fā)現(xiàn)，人類也無(wú)法超越這個(gè)極限去發(fā)現(xiàn)不存在于這個(gè)三角形所規(guī)定之外的存在。

某個(gè)人（或者說(shuō)是一群人），在某個(gè)時(shí)期的繪畫(huà)風(fēng)格，其實(shí)不過(guò)是這個(gè)平面直角坐標(biāo)系里的一個(gè)范圍錨點(diǎn)罷了。

而且對(duì)于訓(xùn)練素材的準(zhǔn)備恰恰是在這個(gè)這里找對(duì)錨點(diǎn)選擇處訓(xùn)練時(shí)所有風(fēng)格相近的圖片素材來(lái)訓(xùn)練對(duì)應(yīng)畫(huà)風(fēng)。

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新人對(duì)于ai繪畫(huà)素材選擇最容易犯的一個(gè)誤區(qū)。

錯(cuò)誤點(diǎn)一，就是把同一畫(huà)家的線稿和彩稿歸類于同一ai訓(xùn)練畫(huà)風(fēng)。

同一時(shí)期，同一畫(huà)家，同一角色，同一變形程度的線稿和彩稿，其實(shí)在ai訓(xùn)練中是兩種“畫(huà)風(fēng)”，正確的來(lái)講是兩個(gè)概念。

因?yàn)閿U(kuò)散模型中，線稿的像素點(diǎn)中的變化規(guī)律嚴(yán)重少于彩稿。這也是為什么我說(shuō)他們根本不一樣。

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錯(cuò)誤點(diǎn)二，誤以為不同作家的繪畫(huà)素材不宜歸類為同一畫(huà)風(fēng)。

不好意思，畫(huà)風(fēng)和作家不綁定。不然為什么印象派是一群人不是一個(gè)人。

不然為什么又有所謂的90s動(dòng)畫(huà)片風(fēng)格？

所以進(jìn)行畫(huà)風(fēng)訓(xùn)練時(shí)，我們推薦把風(fēng)格相似的作家作品放到一起訓(xùn)練。

甚至可以把你自己的ai“偽作”也放進(jìn)去。

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錯(cuò)誤點(diǎn)三，ai作品不適合訓(xùn)練ai。

正好相反，ai作品比人類作品更適合訓(xùn)練ai。

因?yàn)閍i作品本來(lái)就包含的擴(kuò)散模型的規(guī)律信息，對(duì)于自身是強(qiáng)誘導(dǎo)，唯一的問(wèn)題是對(duì)于不會(huì)修正ai作品的人會(huì)導(dǎo)致更嚴(yán)重的扭曲變形或者很難得到最佳訓(xùn)練素材。這也是為什么，我說(shuō)美術(shù)造詣決定了你ai訓(xùn)練的上限。

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雖然自動(dòng)裁剪很方便，但是手動(dòng)修正和調(diào)整，始終是最佳的保留繪畫(huà)元素和信息內(nèi)容的手段。

另外，簡(jiǎn)單粗暴來(lái)講，圖片主體分辨率越大，素材效果越好，繪畫(huà)清晰度也就越好。

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用來(lái)訓(xùn)練文本編碼器的tag（Prompt）部分就更要求你的美術(shù)造詣了。

因?yàn)槌藲w納總結(jié)畫(huà)面的主要內(nèi)容外，還有更重要的視角和光照效果：

視角（或稱拍攝鏡頭）類包括且不限于以下：

Cowboy Shot 七分身鏡頭

from behind 背后鏡頭

from side 側(cè)面鏡頭

from above 從上向下看的俯瞰鏡頭

from below 低身位鏡頭 從下往上看。

upper body 上身限定鏡頭

lower body? 下身限定

close-up? 近距離特寫(xiě)

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光照效果：

rim light ，edge light 輪廓光

raking light 側(cè)光

backlighting 背光

top light 頂光

shadow on body, 陰影遮蔽

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各種人體姿勢(shì)，白背景等等。

雖然在目前控制網(wǎng)的加持下，光照已經(jīng)相對(duì)的得到了補(bǔ)償，可以更好的利用控制網(wǎng)繪制，但輸入素材時(shí)的鏡頭方位和光照其實(shí)對(duì)于素材影響依舊很重要。

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對(duì)于畫(huà)風(fēng)訓(xùn)練，tag的標(biāo)注盡量以泛化不至于導(dǎo)致元素污染的程度比較好，類似1girl,1boy之類的大范圍標(biāo)簽是沒(méi)有關(guān)系的，但是角色名之類的內(nèi)容，應(yīng)盡量減少。

與角色lora相反，不需要為了更換衣服或者保持衣服特性而刻意去標(biāo)注dress,t-shirt，之類。當(dāng)然標(biāo)注也就標(biāo)注了，畢竟現(xiàn)在大家都用控制網(wǎng)了，污染也能通過(guò)降低權(quán)重和調(diào)整控制網(wǎng)解決。

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四,參數(shù)部分。

1.基本參數(shù)方面

秋葉aaaki訓(xùn)練包其實(shí)提供了參數(shù)解讀。

首先找到lora-scripts目錄下的run_gui.ps1文件。

右鍵使用power shell運(yùn)行，網(wǎng)頁(yè)就會(huì)自動(dòng)彈出。

在整個(gè)界面的左邊有新手和專家兩個(gè)選項(xiàng)。

而在這兩個(gè)選項(xiàng)之下，還有個(gè)參數(shù)詳解。

推薦可以認(rèn)真的看一看。

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而在訓(xùn)練時(shí)要使用金字塔噪聲，那么就必須選擇專家選項(xiàng)。

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訓(xùn)練模型中，參數(shù)詳解已經(jīng)明確說(shuō)明了，你選擇的底模如果追求泛用性就最好使用官模。

當(dāng)然我肯定是根據(jù)自己的需求選更貼近訓(xùn)練目標(biāo)的模型。

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注意下默認(rèn)路徑中的模型路徑指的是程序下的目錄文件，如果你本身目錄文件建立時(shí)就不慎搞成了中文名，各種出錯(cuò)就不可避免了。請(qǐng)一定要用英文名。模型名字要改成你使用的底模的名字。

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數(shù)據(jù)集設(shè)置

訓(xùn)練數(shù)據(jù)集路徑

默認(rèn)為./train/aki

這里我們需要注意./train/對(duì)應(yīng)的是你程序下的目錄文件。

你的訓(xùn)練集文件應(yīng)該是一個(gè)訓(xùn)練集的總名 例如我要訓(xùn)練choco的畫(huà)風(fēng) 那么就直接建立choco文件夾，然后在在這一個(gè)文件夾下添加概念。

因?yàn)橹挥幸粋€(gè)畫(huà)風(fēng)作為概念，所以我們就只輸入6_choco作為概念。其中6是我設(shè)定的重復(fù)次數(shù)。就算每張圖被重復(fù)學(xué)習(xí)的次數(shù)。

同時(shí)把所有訓(xùn)練用的圖片和包含對(duì)應(yīng)tag的txt文件放置在文件夾下。

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首先：數(shù)據(jù)集設(shè)置方面，為了提高生成圖片的清晰度效果。我選擇了主要為768x1024的分辨率。同時(shí)開(kāi)啟了arb 桶。如果你的顯卡性能更好，你也可以嘗試1024x1024的分辨率效果。

網(wǎng)絡(luò)維度dim，64 alpha 32

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保存設(shè)置方面，我只調(diào)整了模型保存名稱

最大訓(xùn)練 epoch（輪數(shù)）我選擇了默認(rèn)的10，為了放置其他數(shù)據(jù)產(chǎn)生干擾項(xiàng)沒(méi)有開(kāi)啟梯度累加。

訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模塊我選擇了networks.lora.

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2.噪聲設(shè)置方面

多分辨率（金字塔）噪聲迭代次數(shù)

multires_noise_iterations = 6 用了最基礎(chǔ)數(shù)值

多分辨率（金字塔）衰減率 也用了最小推薦數(shù)值

multires_noise_discount = 0.3

在輸入完這些。同時(shí)保證noise_offset后面的賦值留空（就是默認(rèn)不去動(dòng)）

金字塔噪聲就會(huì)被開(kāi)啟了。

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那么在開(kāi)啟金字塔噪聲后，其他參數(shù)該如何調(diào)節(jié)呢？

這里我提供一個(gè)參考方法來(lái)推算屬于你自己的步數(shù)。在實(shí)際操作中，首先你需要完成一次成功的訓(xùn)練才能倒推系數(shù)。

因?yàn)椋嚎倢W(xué)習(xí)步數(shù) = （圖片數(shù)量 * 重復(fù)次數(shù) * epoch）/ 批次大小

畫(huà)風(fēng)訓(xùn)練通常是2500，學(xué)習(xí)率更大可以適當(dāng)減少步數(shù)。

例如我如果有200張素材圖片輸入，重復(fù)次數(shù)選6， epoch使用了10，批次大小只選擇1，那么最后其實(shí)訓(xùn)練步數(shù)在epoch10已經(jīng)達(dá)到了足足12000步，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于了需求的基本步數(shù)。

然而，實(shí)際測(cè)試中，我的模型只是剛剛恰好沒(méi)過(guò)擬合。

而模型中我使用的金字塔噪聲衰減率僅僅為0.3

根據(jù)秋葉的提示，更小的值需要更多步數(shù)。

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可以建立一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)應(yīng)的函數(shù)，也就是衰減率A，相關(guān)系數(shù)x，推薦步數(shù)2500和實(shí)際步數(shù)b.

衰減率A和實(shí)際步數(shù)b成反比關(guān)系。

A=2500x/b

此時(shí)的相關(guān)系數(shù)x=1.44

雖然正確的數(shù)字公式應(yīng)該不是這樣，但是這個(gè)對(duì)我也夠用了。

也可以推知0.8噪聲衰減率下實(shí)際步數(shù)僅僅需要4,500當(dāng)然，這里僅僅時(shí)我的推算，你必須通過(guò)嘗試找到最適合你的參數(shù)。

失敗了也完全沒(méi)有關(guān)系，畢竟”必可活用于下次?！?/p>

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其他方面

clip skip參數(shù)

其實(shí)并沒(méi)單純的二次元模型選2，寫(xiě)實(shí)模型選1，而是根據(jù)你底模的clip skip修復(fù)判定的，如果你的模型在clip 1進(jìn)行繪畫(huà)后的效果更貼近于你訓(xùn)練目標(biāo)的效果，那么就要選1，如果是2更貼近就要選2。

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關(guān)于AdaFactor優(yōu)化器問(wèn)題，lax推薦了這個(gè)優(yōu)化器。但是我只要把它和金字塔噪聲同時(shí)開(kāi)啟就報(bào)錯(cuò)，所以我覺(jué)得可能這個(gè)優(yōu)化器和硬件有關(guān)。

用AdaFactor的時(shí)候，batch_size最好大一些，因?yàn)楸旧淼椭确纸鈺?huì)帶來(lái)誤差，而如果batch_size過(guò)小，那么梯度估算本身也帶來(lái)較大的誤差。

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學(xué)習(xí)率的選擇。

簡(jiǎn)單的說(shuō)，成功的那次，我用的是默認(rèn)的學(xué)習(xí)率，但是后面我也嘗試了不同的學(xué)習(xí)率。

結(jié)果得到的結(jié)論是：默認(rèn)學(xué)習(xí)率在批次大小為1的情況下依舊有些容易欠擬合。

而當(dāng)我把它加大到2e-4之后，效果有了明顯的好轉(zhuǎn)。

之所以選擇2e-4，也是因?yàn)榭吹搅蓑?yàn)證率達(dá)到75%的一篇文章，別人勞動(dòng)我抄結(jié)果直接享受勝利果實(shí)豈不美哉。對(duì)于一幅畫(huà)75%效果已經(jīng)相當(dāng)好了。

當(dāng)然你也可以學(xué)青龍那樣直接把學(xué)習(xí)率拉到5e-4來(lái)嘗試，畢竟每個(gè)人都有自己不同的直觀感覺(jué)之類的。

如果喜歡更直觀的自己感受每次訓(xùn)練時(shí)候?qū)W習(xí)率帶來(lái)的波動(dòng)，秋葉的訓(xùn)練包還貼心的準(zhǔn)備了TensorBoard。

只要在左側(cè)勾選出你的對(duì)應(yīng)日期就可以直觀的看到學(xué)習(xí)率曲線了。

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另外，我沒(méi)有更改batch size和梯度檢查點(diǎn)。

就像我之前在【2.噪聲設(shè)置方面】中講過(guò)的一樣，牽一發(fā)動(dòng)全身，一旦你真的為了節(jié)省時(shí)間去調(diào)整訓(xùn)練批次，那你所有的參數(shù)都要重新調(diào)整。

至于梯度檢查點(diǎn)，其實(shí)是為了顯卡在有限的性能下能更好的進(jìn)行大形訓(xùn)練的時(shí)間換空間的方法。

不過(guò)，我本身按照上述參數(shù)已經(jīng)可以正常訓(xùn)練，且gpu占用僅僅為6.6gb左右（峰值有時(shí)能達(dá)到7gb左右）

自然也就不需要去換那點(diǎn)空間了。

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另外作為結(jié)果方面。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)的影響，我拉上了lax五月。

進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

我使用3060顯卡，沒(méi)有開(kāi)啟金字塔噪聲，AdaFactor優(yōu)化器采取lycoris的loha訓(xùn)練。

而五月使用更好的顯卡則用開(kāi)啟金字塔噪聲，AdaFactor優(yōu)化器采取lycoris的loha訓(xùn)練。

在輸入數(shù)據(jù)一致的情況下，二者產(chǎn)生的結(jié)果差異幾乎微乎其微。

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后來(lái)我也獨(dú)自進(jìn)行了幾次訓(xùn)練。

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從經(jīng)驗(yàn)角度上講，如果訓(xùn)練輸入材料更接近平涂畫(huà)風(fēng)，明暗差距不明顯，那么金字塔噪聲的優(yōu)勢(shì)就越弱。

但是金子塔噪聲確實(shí)在訓(xùn)練的直觀效果上提升了擬合優(yōu)度。即使不采用lycoris訓(xùn)練。效果也依舊不錯(cuò)。

因?yàn)閺闹暗玫降男畔⒎答伩础ycoris系列普遍出現(xiàn)有些人不會(huì)用，用不好的問(wèn)題。

同時(shí)lycoris目前也有天生的弱項(xiàng)，如果我們后期要融合模型，lora顯然要優(yōu)勢(shì)比lycoris大。

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至于分層訓(xùn)練，很多人都提供了相關(guān)參考，我只能說(shuō)如果是畫(huà)風(fēng)學(xué)習(xí)，分層肯定會(huì)損失原本畫(huà)風(fēng)的一些細(xì)節(jié)刻畫(huà)。

所以我索性就不使用分層。

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常見(jiàn)的報(bào)錯(cuò)問(wèn)題如可以參考以下兩篇文章：

https://www.bilibili.com/read/cv22794864

https://www.bilibili.com/read/cv22909933/

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其中包括且不限于：

1 CUDA out of memory 系列

顯卡性能不足以滿足現(xiàn)有訓(xùn)練參數(shù)需求，或者是配置顯卡時(shí)產(chǎn)生錯(cuò)誤。

2 No data found. Please verify arguments

文件目錄配置錯(cuò)誤，中文路徑名導(dǎo)致或者文件結(jié)構(gòu)出錯(cuò)。

3遠(yuǎn)程主機(jī)強(qiáng)迫關(guān)閉了一個(gè)現(xiàn)有的連接。

網(wǎng)絡(luò)鏈接需要輔助來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)暢通。

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當(dāng)然，你也可以直接到社區(qū)里問(wèn)。

只要你不是目前被社區(qū)抵制的某組織成員。

最后，祝大家身體健康，都能利用訓(xùn)練技術(shù)畫(huà)出自己喜歡的ai作品。