在此之前，StableDiffusion只能通过使用Dreambooth的方法训练大模型，如果对大模型的效果不满意，那么就只能从头开始，重新训练，但是大模型的训练要求高，算力要求大，速度慢。每次训练的loss图都是独一无二的，loss曲线只是参考，重点要观察loss逐步降低的状态，loss越低，拟合度就会越高，过低也有可能会过拟合，需要找到合理值，可以通过loss值来选择几个训练好的lora模型进

在此之前，StableDiffusion只能通过使用Dreambooth的方法训练大模型，如果对大模型的效果不满意，那么就只能从头开始，重新训练，但是大模型的训练要求高，算力要求大，速度慢。每次训练的loss图都是独一无二的，loss曲线只是参考，重点要观察loss逐步降低的状态，loss越低，拟合度就会越高，过低也有可能会过拟合，需要找到合理值，可以通过loss值来选择几个训练好的lora模型进