我已经认真阅读了 你的问题：

【 FaceChain训练的人物Lora能否导出safetensors文件使用？
】

并思考了

建议如下:

是的，其他版本的 FaceChain 也是类似的。在训练过程中，人物 Lora 的权重通常会保存在一个二进制文件中，如您提到的 pytorch_lora_weights.bin。这个文件包含了模型在训练过程中学到的参数。
要将训练好的人物 Lora 导出到本地部署的 stable-diffusion 中使用，您需要执行以下步骤：

1. 确保您的本地环境中已经安装了 PyTorch 和 stable-diffusion。
2. 将训练好的人物 Lora 的权重文件（例如：pytorch_lora_weights.bin）和模型文件（例如：pytorch_lora_model.pt）从训练环境导出到本地环境。
3. 在本地环境中使用 PyTorch 加载模型和权重。例如：

import torch
model = torch.load('pytorch_lora_model.pt')
weight = torch.load('pytorch_lora_weights.bin')
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1. 使用 stable-diffusion 加载模型和权重。在稳定扩散的 Python API 中，您需要使用 load_model 函数加载模型和权重。例如：

from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.common.policies import ActorCriticPolicy
from stable_baselines3.common.env_util import make_vec_env
from stable_baselines3.common.callbacks import BaseCallback
from stable_baselines3.common.vec_env import VecNormalize

创建一个 PPO 模型

model = PPO(ActorCriticPolicy, env='Pendulum-v0', verbose=1)

加载训练好的模型和权重

model.load_model('pytorch_lora_model.pt', 'pytorch_lora_weights.bin')

创建一个环境

env = make_vec_env('Pendulum-v0', n_envs=4)

创建一个回调

class CustomCallback(BaseCallback):
def _on_step(self) -> bool:
return True

设置回调

model.learn(env, total_timesteps=10000, callback=CustomCallback())
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这样，您就可以在本地部署的 stable-diffusion 中使用训练好的人物 Lora 了。