webui stable diffusion训练要多久?后续有什么操作步骤?

SD中文网 • 2025年4月4日 am8:00 • 常见问题 • 阅读 92

webui stable diffusion训练时间解析

使用WebUI进行Stable Diffusion模型训练通常需要30分钟到72小时不等。训练时长主要取决于三个核心要素：训练数据集数量（推荐200-500张高质量图片）、显卡显存大小（建议8G以上）以及选择的训练方法（如Dreambooth或LoRA）。以RTX3090显卡为例，使用LoRA方法训练100张图片约需1小时，而Dreambooth完整训练可能需要6-12小时。训练过程中可以通过控制台的loss值观察学习进度，当数值稳定在0.1以下时说明模型基本收敛。

训练完成后的关键操作步骤

模型训练结束后需进行四个核心操作：首先将生成的.ckpt或.safetensors模型文件保存至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录；在WebUI的txt2img界面加载模型后，建议先输入训练时使用的关键词进行测试生成；接着通过调整CFG Scale（7-12）和Sampling Steps（20-30）参数优化出图质量；最后推荐使用XYZ脚本进行参数对比测试，并导出最优参数组合。重要提示：每次生成时应包含训练时设置的唯一标识符（如”gongfu1.0″），这是触发自定义模型效果的关键。

模型优化与长期维护技巧

完成初步训练后，可通过三种方式持续优化模型：使用附加网络（如LoRA权重）进行风格叠加，通过图生图功能进行效果强化，或使用Hypernetwork微调特定特征。建议每周对模型进行增量训练（新增50-100张图片），同时定期备份模型文件。当出现画面过拟合（如人物面部畸变）时，可通过降低训练时的learning rate（0.000001）或减少epoch次数来调整。

进阶应用场景拓展

训练成熟的模型可应用于四大场景：在img2img中实现风格迁移，配合ControlNet插件进行精准构图，通过API接口接入设计工作流，或使用Model Merge功能与其他模型融合创新。特别推荐尝试Textual Inversion技术，将模型特征提炼为.pt嵌入文件，实现多模型特性快速切换。

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