2025Liblib AI汽车设计课，文生图入门到专属模型训练

AI文生图入门，轻松开启设计之旅

如果你抱着读完这篇文章，就可以知道「2025Liblib AI汽车设计课，文生图入门、LoRA训练、专属模型，快速上手【实战+解说+软件+素材】」这个网赚项目具体如何操作，或者下次做类似项目的时候，你无需思考、可以直接套用起来，那么，这可能是你需要打破的第一个认知误区。下面我们来看看具体应该怎么理解。

课程中详细介绍了如何使用AI工具进行文生图，从文字描述到图像生成，每一个步骤都讲解得非常清晰。通过实际操作，我发现自己能够很快地生成一些汽车设计的初步草图，这对于一个初学者来说，真的太让人兴奋了！如果你也想尝试AI文生图，这门课绝对是一个不错的选择。

LoRA模型训练，打造专属设计风格

在学习了文生图的基础后，我意识到仅仅生成草图还不够，我还需要一个能够体现自己设计风格的模型。于是，我开始了LoRA模型的训练之旅。这门课详细讲解了如何训练LoRA模型，从数据准备到模型训练，每一个步骤都有详细的指导。这也让我深刻体会到，AI设计不仅仅是简单的工具使用，更需要一定的技术积累。

在训练LoRA模型的过程中，我发现了一个非常重要的问题：数据的质量直接影响着模型的训练效果。因此，我花费了很多时间收集和整理高质量的汽车设计素材。通过不断的尝试和调整，我最终训练出了一个能够体现我个人设计风格的模型。这个过程虽然有些艰辛，但最终的结果让我感到非常满意。

优点：通过LoRA模型训练，我们可以打造出专属的设计风格，这在传统设计中是很难实现的。 缺点：LoRA模型训练需要一定的技术基础和时间投入，对于初学者来说可能有一定的难度。

2025Liblib AI汽车设计课，文生图入门、LoRA训练、专属模型，快速上手【实战+解说+软件+素材】。本课程是一门面向汽车设计爱好者与设计师的紧凑型AI生成课程。课程从零基础的AI文生图入门开始，逐步教学如何训练专属的汽车设计或风格LoRA模型。内容包括生成汽车特定部件（车灯、方向盘、轮毂等）及设计风格的演示，并提供大模型训练素材与打标器工具的使用指引。课程旨在帮助学员快速掌握从AI生成基础图像到拥有个人定制化模型的核心技能，实现专属设计能力的突破。课程目录： ├── Liblib25课程 │   ├── meeting_01.mp4 │   ├── meeting_02.mp4 │   ├── meeting_03.mp4 ├── lora Demo │   ├── Rafik ├── AI创意资源分享 │   ├── 2. 模型 │   │   ├── FLUX.1 相关模型资源 │   │   │   ├── ComfyOrg量化模型 │   │   │   │   ├── flux1-schnell-fp8.safetensors │   │   │   │   ├── flux1-dev-fp8.safetensors │   │   │   ├── 附加模型（LoRA、ControlNet、IP-Adapter） │   │   │   │   ├── flux_lora │   │   │   │   │   ├── Studio_Ghibli_Flux.safetensors │   │   │   │   ├── flux_controlnet │   │   │   │   │   ├── FLUX.1-dev-Controlnet-Canny.safetensors │   │   │   │   │   ├── FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro.safetensors │   │   │   │   │   ├── XLAB-flux-canny-controlnet-v3.safetensors │   │   │   │   │   ├── XLAB-flux-hed-controlnet-v3.safetensors │   │   │   │   │   ├── XLAB-flux-depth-controlnet-v3.safetensors │   │   │   │   ├── flux_ipa │   │   │   │   │   ├── flux-ip-adapter.safetensors │   │   │   │   │   ├── pytorch_model.bin │   │   │   ├── 原版模型三件套 │   │   │   │   ├── fp16原版模型 │   │   │   │   │   ├── flux1-schnell.safetensors │   │   │   │   │   ├── flux1-dev.safetensors │   │   │   │   ├── 文本编码器 │   │   │   │   │   ├── clip_l.safetensors │   │   │   │   │   ├── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors │   │   │   │   │   ├── t5xxl_fp16.safetensors │   │   │   │   ├── VAE │   │   │   │   │   ├── ae.safetensors │   │   ├── SD 3.5 相关模型 │   │   │   ├── 原版模型 │   │   │   │   ├── sd3.5_large.safetensors │   │   │   │   ├── sd3.5_large_turbo.safetensors │   │   │   │   ├── sd3.5_medium.safetensors │   │   │   ├── ComfyOrg FP8模型 │   │   │   │   ├── sd3.5_medium_incl_clips_t5xxlfp8scaled.safetensors │   │   │   │   ├── sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors │   │   │   ├── 文本编码器 │   │   │   │   ├── clip_g.safetensors │   │   │   │   ├── t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors │   │   │   │   ├── clip_l.safetensors │   │   │   │   ├── t5xxl_fp16.safetensors │   │   ├── ControlNet模型 │   │   │   ├── 预处理器合集 │   │   │   │   ├── comfyui_controlnet_aux节点预处理器（解压到自定义节点文件夹中） │   │   │   │   │   ├── ckpts.zip │   │   │   │   ├── sd-webui-controlnet扩展预处理器（解压到扩展文件夹内） │   │   │   │   │   ├── annotator.zip │   │   │   ├── SD 1.5 ControlNet模型 │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_canny.pth │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_mlsd.pth │   │   │   │   ├── ip-adapter-faceid-plusv2_sd15.bin │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_softedge.pth │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_normalbae.pth │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_lineart.pth │   │   │   │   ├── .gitattributes │   │   │   │   ├── ip-adapter_sd15_plus.pth │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_scribble.pth │   │   │   │   ├── ioclab_sd15_recolor.safetensors │   │   │   │   ├── control_sd15_random_color.pth │   │   │   │   ├── control_v1p_sd15_qrcode_monster.safetensors │   │   │   │   ├── control_v11f1e_sd15_tile.pth │   │   │   │   ├── control_v11e_sd15_shuffle.pth │   │   │   │   ├── control_v11e_sd15_ip2p.pth │   │   │   │   ├── README.md │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_inpaint.pth │   │   │   │   ├── control_v1p_sd15_brightness.safetensors │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15s2_lineart_anime.pth │   │   │   │   ├── ip-adapter_sd15.pth │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_openpose.pth │   │   │   │   ├── control_v1p_sd15_illumination.safetensors │   │   │   │   ├── control_v11p_sd15_seg.pth │   │   │   │   ├── control_v11f1p_sd15_depth.pth │   ├── 1. 软件安装包 │   │   ├── 3. ForgeUI安装包 │   │   │   ├── WebUI_Forge_NFC-1.0-Windows.zip │   │   ├── 4. 50系显卡专用 │   │   │   ├── SD-WEBUI-50XX.zip │   │   │   ├── ComfyUI_cu128_50XX.7z │   │   ├── 1. Stable Diffusion安装包 │   │   │   ├── 50系显卡使用 │   │   │   ├── 学习版（旧版UI，和教程完全一致） │   │   │   │   ├── Stable-Diffusion-WebUI-NFC-StarterPack-1.0-Windows.zip │   │   ├── 2. ComfyUI安装包 │   │   │   ├── 新前端版（新版UI，含最新特性，支持最新功能） │   │   │   │   ├── comfyui-portable-nfc1.2-windows.zip │   │   │   ├── 学习版（旧版UI，和教程完全一致） │   │   │   │   ├── ComfyUI-NFC-StarterPack-1.0-Windows.zip

实战+解说+软件+素材，全面提升设计能力

这门Liblib AI汽车设计课不仅提供了丰富的实战案例，还包含了详细的解说和实用的软件与素材资源。通过这些资源，我不仅提升了自己的设计能力，还学会了如何将AI技术融入到实际的设计工作中。现在，我已经能够使用AI工具来生成汽车设计草图，并训练出属于自己的LoRA模型。

看到这里，相信大家对前面讲的内容已经有了一定的了解。那么小肥鱼网创想在这里插入一些题外话，跟大家聊聊做项目过程中容易被忽视但却很重要的一些经验。

小肥鱼网创说下我在互联网搞钱常用的有那些工具：搞定设计，剪映，快影，kimi，豆包，通义，新榜，巨量算数，今日热榜。

为什么会在项目分享中途告诉你们这些，是因为我们在互联网创业赚钱，没有一些工具的整理，每次用时都去急需百度或者AI找，费时费力，所以我在文章分享中间插入一些题外话，就是培养和告诉大家要学会整理自己的网创工具包。下面我们继续深入探讨。

课程中的实战案例非常丰富，涵盖了从汽车设计草图到最终模型的每一个环节。通过这些案例，我不仅学到了很多实用的技巧，还开阔了自己的设计思路。此外，课程还提供了大量的软件和素材资源，这些资源对于提升设计能力非常有帮助。

优点：课程内容全面，从文生图入门到LoRA模型训练，每一个环节都有详细的讲解和实战案例。 缺点：课程中的一些软件和素材资源需要付费购买，对于预算有限的学员来说可能有一定的压力。

通过这门Liblib AI汽车设计课的学习，我深刻体会到了AI技术在汽车设计中的应用潜力。它不仅能够帮助我们快速生成设计草图，还能够训练出专属的LoRA模型，从而提升设计效率和创新能力的突破。如果你对AI设计感兴趣，这门课绝对是一个不错的选择。希望我的分享能帮到你，一起往下看吧！

好了，今天的内容就分享到这里。

希望这些内容能够帮助你解决实际问题。

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