Eigene LoRAs für unzensiertes Stable Diffusion lokal trainieren
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Trainieren eigener LoRA-Modelle für Stable Diffusion auf deinem lokalen Rechner. Erstelle individuelle Stile, Charaktere und Konzepte ohne Cloud-Abhängigkeit.
Was ist LoRA?
LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine Methode zum effizienten Feintuning großer Modelle. Statt das gesamte Modell neu zu trainieren, werden kleine Adapter-Schichten hinzugefügt, um bestimmte Stile oder Charaktere zu lernen.
Was du brauchst
GPU mit mindestens 8 GB VRAM (RTX 3060 oder besser empfohlen), 15–50 Trainingsbilder, Kohya_ss oder LoRA Easy Training Scripts. Alles läuft komplett lokal.
Trainingsablauf
1) Trainingsbilder sammeln und taggen 2) Kohya_ss installieren 3) Parameter einstellen (Lernrate, Epochen, Batch-Größe) 4) Training starten 5) Fertiges LoRA in ComfyUI/Forge verwenden.
Warum Cloud-Training keine Option ist
Cloud-basierte LoRA-Training-Dienste schränken viele Inhalte ein. Beim lokalen Training bleiben deine Daten auf deinem Rechner, und du kannst jeden Stil frei trainieren.