背景

Stable Diffusion是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和可視化領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)。在這篇分 享中 ，我們將深入探討穩(wěn)定擴(kuò)散的原理、關(guān)鍵要素和實(shí)施步驟 ，通過了解Stable Diffusion的流程化 ，我們可以提升自身的設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)造力 ，為公司 和個(gè)人注入更多的價(jià)值和創(chuàng)意。

美術(shù)制定

美術(shù)風(fēng)格的制定主要用于生成圖像 ，而美術(shù)圖片風(fēng)格制定是指在生成圖像時(shí)設(shè)定特定的風(fēng)格或藝術(shù)效果。

1.數(shù)據(jù)集選擇：選擇與目標(biāo)風(fēng)格相符的圖像數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。例如 ，如 果希望生成具有卡通風(fēng)格的圖像 ，可以選擇包含卡通圖像的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理：在訓(xùn)練之前 ，可以對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理來增強(qiáng)特定風(fēng)格的特征 ，可以調(diào)整對(duì)比度和亮度和打標(biāo)等操作來調(diào)整定義圖像的風(fēng)格。

3.損失函數(shù)設(shè)計(jì)：在損失函數(shù)中引入與目標(biāo)風(fēng)格相關(guān)的項(xiàng) ，以促使生成圖像 與目標(biāo)風(fēng)格更加接近。一種常見的方法是使用風(fēng)格損失函數(shù) ，它通過比較生成圖像與目標(biāo)風(fēng)格圖像之間的特征表示來度量它們之間的風(fēng)格差異。

4.模型架構(gòu)選擇：選擇適合目標(biāo)風(fēng)格生成的模型架構(gòu)。不同的模型架構(gòu)可能 對(duì)特定風(fēng)格的生成效果有所差異。您可以嘗試使用已經(jīng)在特定風(fēng)格生成方面表現(xiàn)良好的模型架構(gòu)或根據(jù)需求進(jìn)行調(diào)整。

5.參數(shù)調(diào)整：根據(jù)需要 ，調(diào)整訓(xùn)練過程中的超參數(shù) ，如學(xué)習(xí)率、批次大小等。這可以幫助優(yōu)化模型的收斂性和生成圖像的質(zhì)量。

美術(shù)圖片風(fēng)格制定是一個(gè)主觀的過程 ，取決于個(gè)人的審美偏好和目標(biāo)風(fēng)格的定義。 因此 ，具體的風(fēng)格制定方法可能因任務(wù)和需求而有所不同。在實(shí)際應(yīng)用中 ，您可能需要進(jìn)行多次實(shí)驗(yàn)和調(diào)整 ，以獲得滿意的風(fēng)格生成效果。

模型制定

LORA模型和CKPT模型主要用于數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)別、預(yù)測(cè)和決策等任務(wù) ，可以使用深度學(xué)習(xí)模型（如ckpt模型）進(jìn)行圖像識(shí)別和圖像生成 ，從而 實(shí)現(xiàn)更加逼真和藝術(shù)化的圖形效果。這些模型可以學(xué)習(xí)并提取圖像中的特征 ，進(jìn)而生成具有藝術(shù)風(fēng)格的圖像或?qū)崿F(xiàn)圖像的增強(qiáng)和修復(fù) ，模型訓(xùn)練我主

要使用的是Kohya

1.數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：首先 ，需要準(zhǔn)備一個(gè)用于訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集。這可以是任何類型的圖像數(shù)據(jù)集 ，如人臉、 自然景觀等。

2.噪聲圖像生成：使用隨機(jī)噪聲生成器創(chuàng)建一個(gè)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集相同大小的噪聲圖像作為初始輸入。

3.擴(kuò)散和逆擴(kuò)散操作：通過迭代地應(yīng)用擴(kuò)散和逆擴(kuò)散操作 ，逐步改善噪聲圖 像 ，使其逼近真實(shí)圖像。擴(kuò)散操作可以是卷積、高斯模糊等線性操作 ，逆擴(kuò)散操作可以是反卷積、銳化等線性操作。

4.損失函數(shù)定義：定義一個(gè)適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)來度量生成圖像與真實(shí)圖像之間 的差異。常見的損失函數(shù)包括均方誤差（MSE）和感知損失（如VGG損失） ，用于促使生成圖像與真實(shí)圖像在像素級(jí)別或感知級(jí)別上相似。

5.訓(xùn)練過程：使用生成圖像和真實(shí)圖像之間的差異作為損失函數(shù) ，通過反向 傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)。您可以使用梯度下降算法或其他優(yōu)化算法來最小化損失函數(shù)。

6.訓(xùn)練迭代：重復(fù)執(zhí)行訓(xùn)練過程 ，多次迭代更新模型參數(shù) ，直到生成的圖像達(dá)到所需的質(zhì)量水平或訓(xùn)練收斂。

Kohya功能介紹

Github地址?：https://github.com/bmaltais/kohya_ss

1.Configuration file：配置文件夾 ，用來載入默認(rèn)配置 ，如果之前保存過預(yù)設(shè) ，那可以快速載入。

2.Pretrained model name or path：基礎(chǔ)訓(xùn)練模型名稱或路徑 ，一般填寫路 徑?；谟?xùn)練的不同風(fēng)格的LoRA,應(yīng)當(dāng)選擇相匹配合適的基礎(chǔ)模型。

3.Model Quick Pick（可選）：關(guān)于一些基礎(chǔ)模型的預(yù)設(shè)快速加載 ，不同基 礎(chǔ)模型決定是否勾選v2和v_parameterization ，假如基礎(chǔ)模型是基于Stable Diffusion-v1.5訓(xùn)練的 ，v2和v_parameterization不需要勾選。

4. Save trained model as：模型儲(chǔ)存格式 ，推薦使用Safetensors格式。

5.Image folder：提供訓(xùn)練素材的文件夾的上級(jí)目錄 ，文件夾注意命名規(guī)則 最好以數(shù)字開頭， 中間下劃線 ，最終是名稱的形式 ，數(shù)字是對(duì)圖像重復(fù)的次數(shù) ，例如30_XXX模型名稱。

6.Regularisation folder：正則化文件夾 ，可以忽略。

7.Output folder：模型輸出目錄 ，用來保存訓(xùn)練好的模型路徑。

8. Logging folder： 日志保存目錄 ，需要在該目錄中新建一個(gè)log.txt的文件， 可以用來觀測(cè)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

9. Model output name：模型輸出的名稱。

10. Training comment：訓(xùn)練注釋 ，一般不需要。

11.LoRA network weights：如果想在現(xiàn)有LoRA模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行訓(xùn)練 ，可以選擇他所在的文件夾。

12.Train batch size：批處理數(shù)量 ，一次讀取的圖像數(shù)量 ，數(shù)值越大 ，訓(xùn)練 速度越快 ，消耗的顯存越高， 同時(shí)學(xué)習(xí)率也應(yīng)該相應(yīng)提高。

13.Epoch：循環(huán)次數(shù) ，循環(huán)次數(shù)越大越好 ，但是過大容易過擬合 ，過擬合就是指訓(xùn)練的模型與素材圖像過于相似 ，對(duì)于LoRA ，2-3次的學(xué)習(xí)就足夠了。

14.Save every N epochs：按循環(huán)次數(shù)保存模型 ，即每循環(huán)一定次數(shù) ，保存一次模型。例如共循環(huán)10次 ，該處設(shè)置為2 ，就會(huì)產(chǎn)生5個(gè)模型。

15.Caption Extension：默認(rèn).txt。

16.Mixed pecsion：混合精度 ，指定訓(xùn)練期間數(shù)據(jù)的混合精度類型 ，選擇no 時(shí) ，最初精度為32位， 16位的精度可以節(jié)省內(nèi)存和加快速度 ，fp16可以獲得足夠高精度的LoRA。

17.Save precision：保存精度 ，與混合精度保持一致。

18.Number of CPU threads per core：每核CPU線程數(shù) ，線程數(shù)越高 ，效率 越高。這取決你自身硬件。

19.Seed ：隨機(jī)種子 ，默認(rèn)為空白 ，訓(xùn)練時(shí)盡量指定Seed ，相同的Seed能 盡可能再現(xiàn)結(jié)果。

20:Learning rate：學(xué)習(xí)率 ，學(xué)習(xí)率對(duì)模型訓(xùn)練的影響很大 ，在未設(shè)置 unet 學(xué)習(xí)率 和text_encoder 學(xué)習(xí)率時(shí)生效 ，默認(rèn)可以選擇1e-4。

21.LR Scheduler：學(xué)習(xí)率調(diào)度器。推薦使用constant\cosine_with_restarts ，。

22.LR warmup (% of steps)：預(yù)熱調(diào)度程序的步數(shù),默認(rèn)可以選擇0。

23.Cache latent：緩存潛變量 ，通常開啟 ，節(jié)省顯存空間提高速度 ，開啟該 項(xiàng)后Color augmentation/Flip augmentation/Random crop 將不可用。

24.Text Encoder learning rate：常取定值5e-5 ，也有許多人將他調(diào)成unet_lr 的 10-15分之一 ，調(diào)整到 unet_lr 1/8 附近也是常見的做法。調(diào)低該 參數(shù)有助于更多學(xué)習(xí)文本編碼器。

25.Unet learning rate：默認(rèn)值是1e-4 ，你也可以寫 0.0001。使用不同學(xué)習(xí) 率時(shí)有所調(diào)整 ，當(dāng)你的 network_dimension較大時(shí) ，需要更多的 steps 與更 低的學(xué)習(xí)率。

26.Network Rank (Dimension)：特征維度 ，維度提升有助于學(xué)會(huì)細(xì)節(jié)但是 模型的收斂速度變慢 ，更容易導(dǎo)致過擬合高分辨率通常需要更高的維度,推薦值為128。

27.Network Alpha： 推薦值為network_dimension 的一半 ，防止下溢并穩(wěn)定 學(xué)習(xí)。

28.Max resolution：訓(xùn)練圖像的最大分辨率 ，如果訓(xùn)練圖像超過這個(gè)指定分辨率 ，就會(huì)按比例縮小到這個(gè)分辨率內(nèi) ，默認(rèn)為512*512。

29.Stop text encoder training：停止學(xué)習(xí)文本編碼器 ，在一個(gè)時(shí)間點(diǎn)適度停 止文本編碼器學(xué)習(xí)是預(yù)防過擬合的一種方式。這里的數(shù)字表示到達(dá)訓(xùn)練步數(shù) 的百分比 ，一旦學(xué)習(xí)達(dá)到該百分比就會(huì)停止學(xué)習(xí)。如果是0則訓(xùn)練結(jié)束才會(huì)停止。

30.Enable buckets：是否開啟容器。 由于同大小的圖像不能同時(shí)訓(xùn)練， 因此 需要提前把相似大小的圖像進(jìn)行分類 ，默認(rèn)為開啟。

31.No token padding：附在圖像上的文本每75個(gè)token就會(huì)被處理一次 ，假 設(shè)文本數(shù)量不足75就會(huì)自動(dòng)填充到75個(gè) ，這個(gè)過程叫填充。默認(rèn)設(shè)置是關(guān)閉的。

32.Gradient accumulate steps：梯度累積步數(shù) ，每次學(xué)習(xí)的讀取的圖像批 數(shù) ，例如當(dāng)該值為2時(shí) ，批處理大小為4時(shí) ，學(xué)習(xí)一次共會(huì)讀取8張圖像。

33.Prior loss weight：先驗(yàn)損失權(quán)重值。該值決定了訓(xùn)練過程對(duì)“正則化圖 像”的重視程度 ，如果該值較低 ，對(duì)正則化圖像的重視程度越低 ，會(huì)產(chǎn)生更具訓(xùn)練圖像特征的LoRA ，默認(rèn)值推薦為1。

34.Full fp16 training (experimental) ：當(dāng)打開此選項(xiàng)時(shí) ，所有權(quán)重?cái)?shù)據(jù)都是 fp16格式 ，他會(huì)覆蓋混合精度中的設(shè)置 ，盡管打開這個(gè)選項(xiàng)會(huì)節(jié)約內(nèi)存 ，但數(shù)據(jù)精度和學(xué)習(xí)率都會(huì)下降。默認(rèn)推薦關(guān)閉。

35.Gradient checkpointing：梯度檢查點(diǎn)。該選項(xiàng)指定權(quán)重計(jì)算應(yīng)該逐漸增 加得完成 ，有助于節(jié)省內(nèi)存。但該選項(xiàng)與訓(xùn)練LoRA無關(guān) ，默認(rèn)關(guān)閉。

36.Shuffle caption：文本洗牌。當(dāng)訓(xùn)練圖像的文字說明是用逗號(hào)隔開的形式 ，則該選項(xiàng)可以每次都改變單詞的順序 ，有助于修正偏差 ，但如果文字說明是以句子的形式 ，該選項(xiàng)就沒有意義 ，默認(rèn)為關(guān)閉。

37.Keep n tokens：當(dāng)訓(xùn)練圖像的文字說明是用逗號(hào)隔開的形式 ，可以將訓(xùn)練圖像中的指定文字始終

38.Use 8bit adam：

39.Use xformers：使用名為“xformers”的Python庫 ，犧牲速度來換取更少的顯存使用 ，如果沒有足夠的顯存可以打開他 ，默認(rèn)為打開。

40.Color augmentation：彩色增強(qiáng)。當(dāng)該選項(xiàng)開啟 ，圖像的色相每次會(huì)發(fā)生 隨機(jī)變化 ，從中學(xué)習(xí)到的LoRA在色相上會(huì)有輕微的范圍變化。如果Cache latents（緩存潛變量）開啟 ，則該選項(xiàng)不起作用 ，默認(rèn)為關(guān)閉。

41.Flip augmentation：翻轉(zhuǎn)增強(qiáng)。當(dāng)該選項(xiàng)開啟 ，圖像會(huì)隨機(jī)翻轉(zhuǎn) ，可以學(xué)習(xí)左右角度 ，這對(duì)學(xué)習(xí)對(duì)稱的人和物體時(shí)很有幫助 ，默認(rèn)關(guān)閉。

42.Clip skip：文本編碼器跳過某些層的輸出 ，例如選擇“2”則使用倒數(shù)第二層進(jìn)行輸出 ，通常三次元選擇1 ，二次元選擇2 ，并且一些特定的模型有指定的要求 ，如SD2.0則默認(rèn)使用倒數(shù)第二層。

43.Memory efficient attention：勾選該選項(xiàng) ，會(huì)抑制顯存使用并執(zhí)行注意力 塊處理， 同樣是犧牲速度來換取更少的顯存使用 ，速度比Use xformers更慢一些。

44.Max Token Length：最大Token長度。指定訓(xùn)練圖像文本的token數(shù)量， 一般情況文本中的token數(shù)不容易超過75 ，但如果文本過長 ，可以通過指定該值來解決。

45.Save training state：保存訓(xùn)練狀態(tài)。如果訓(xùn)練時(shí)間過長 ，啟用該選項(xiàng)，可以在中間中斷學(xué)習(xí) ，并且在之后可以從停止的位置繼續(xù)學(xué)習(xí)， 中間的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)保存在最后狀態(tài)的文件夾中。

46.Resume from saved training state：從保存訓(xùn)練狀態(tài)恢復(fù) ，如果想恢復(fù) 已經(jīng)中斷的學(xué)習(xí) ，可以指定“最后狀態(tài)”的文件位置 ，從而繼續(xù)學(xué)習(xí)。

47.Max train epoch：指定最大循環(huán)次數(shù)。當(dāng)達(dá)到指定的循環(huán)次數(shù) ，學(xué)習(xí)結(jié)束 ，默認(rèn)是不用填寫。

48.Max num workers for DataLoader： DataLoader的最大工作線程 ，此選 項(xiàng)會(huì)指定訓(xùn)練CPU的進(jìn)程數(shù) ，增加該數(shù)值會(huì)啟用CPU的子進(jìn)程并提高讀取速 度 ，但指定太多進(jìn)程會(huì)導(dǎo)致效率下降 ，無論指定數(shù)目多大 ，它不會(huì)超過CPU并發(fā)執(zhí)行線程數(shù)目。

功能介紹到這里就結(jié)束了?，相信大家對(duì)Kohya有了一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)?，下面我將用實(shí)操來演示一個(gè)基本的LORA是怎么制作的。

這是我的數(shù)據(jù)調(diào)配

實(shí)例介紹：

古風(fēng)角色

1. 項(xiàng)目美術(shù)需求：包括角色衣服剪裁樣式、衣服質(zhì)感、細(xì)節(jié)刻畫等要求， 同時(shí)他們也會(huì)提供訓(xùn)練模型的初篩素材。

2. 素材處理：訓(xùn)練模型前， 同時(shí)我們也要對(duì)素材進(jìn)行處理從而保證模型的精度。主要包括以下兩個(gè)部分。

A. 圖片格式上， png格式的圖片需要將透明的部分填充顏色 ，否則訓(xùn)練可能 會(huì)出錯(cuò)。

B. 圖片內(nèi)容上 ，人物與背景盡量分離 ，可以通過手動(dòng)填充背景 ，或者調(diào)整對(duì) 比度、亮度等方式實(shí)現(xiàn) ，并且姿勢(shì)盡量一致。衣物裁切樣式上 ，需要剔除那些層次模糊的素材。

3. 模型驗(yàn)證：該步驟也是提交給項(xiàng)目前必要重要的步驟 ，分別通過文生圖和 圖生圖兩個(gè)方面進(jìn)行。首先是文生圖其目是提供衣服裁切樣式的設(shè)計(jì) ，配合 訓(xùn)練的大模型一起使用 ，主要檢查模型是否過擬合 ，直觀的方式就是一次生 成多張圖片 ，觀察衣服的裁切樣式、配色、質(zhì)感等是否多樣。 圖生圖的目的 主要是進(jìn)行人物的細(xì)化包括例如金屬質(zhì)感、布料質(zhì)感的細(xì)化以及光影的塑

造。

4. 項(xiàng)目使用：通過提供人物的輪廓和色塊關(guān)系 ，然后利用AI提高完成度 ，但 是AI參與的過程還是需要挑選其中的圖進(jìn)行手動(dòng)拼貼修改 ，并對(duì)整體修改細(xì)

節(jié)的合理度和美觀程度。以角色發(fā)型設(shè)計(jì)三視圖為例。

寵物多樣性

1. 項(xiàng)目素材整理：首先對(duì)提供的素材進(jìn)行分類 ，可以按照形態(tài)、材質(zhì)等進(jìn)行分類 ，例如按照寵物形態(tài)分為二足、 四蹄、三角、福瑞等
2. 素材處理和模型驗(yàn)證思路與上述流程基本一致 ，不同分類的模型文生圖結(jié)果如下。

3.項(xiàng)目使用 ：圖生圖用于細(xì)節(jié)繪制。

場(chǎng)景單體建筑
單體建筑的AI繪圖嘗試了兩種方式 ，分別如下。
方式一：AI繪圖+PS修改

1. 概念探索：利用midjourney生成大量建筑的草圖 ，將草圖收集整理并由 項(xiàng)目組篩選。

2. 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：確定訓(xùn)練集后 ，利用草稿圖進(jìn)行圖生圖來模型驗(yàn)證 ，驗(yàn)證結(jié)果如下。

3. 項(xiàng)目使用： 模型確認(rèn)可行后， 項(xiàng)目可以結(jié)合Control net中的Canny和 Depth來解決AI生成不按設(shè)計(jì)的問題。接著通過圖生圖（迭代） 和文生圖 （多樣性） 對(duì)圖像進(jìn)行優(yōu)化 ，主要針對(duì)周邊環(huán)境、畫面風(fēng)格等方面進(jìn)行調(diào) 整 ，最后從AI結(jié)果中選取合適的圖像利用Photoshop進(jìn)行修改完成。

方式二：3D輔助+AI繪圖+PS修改 ，AI參與基本過程如下

1.3D輔助：搭建場(chǎng)景單體建筑的簡(jiǎn)模 ，確定建筑形體的基本框架和設(shè)計(jì) ，與 control net配合使用 ，防止生成圖像脫離原本的設(shè)計(jì)。

2.素材整理與模型驗(yàn)證流程與上述基本一致。

3.項(xiàng)目使用 ：首先對(duì)整張圖進(jìn)行圖生圖確定一個(gè)大致的建筑風(fēng)格 ，接著對(duì)局 部不滿意的地方進(jìn)行裁切， 圖生圖迭代直到獲得滿意的效果 ，最終將各個(gè)部分位置進(jìn)行拼接 ，補(bǔ)充和修改細(xì)節(jié)完成成圖。

場(chǎng)景氛圍：用于氛圍細(xì)節(jié)細(xì)化和風(fēng)格遷移。

1.素材整理和模型訓(xùn)練：示例截取了一些游戲場(chǎng)景的圖像作為訓(xùn)練集并進(jìn)行模型訓(xùn)練。

2.項(xiàng)目使用：

A.氛圍細(xì)節(jié)細(xì)化。如圖所示 ，使用3D輔助的方式搭建場(chǎng)景白模的構(gòu)圖和前后 關(guān)系 ，利用control net中的Canny和Depth限定圖像的結(jié)構(gòu)關(guān)系。通過不斷 調(diào)整提示詞和LoRA的權(quán)重來實(shí)現(xiàn)圖像的迭代。

B.場(chǎng)景氛圍風(fēng)格遷移。 同樣是限制畫面的構(gòu)圖前提下 ，增加reference only 的方式以及修改提示詞 ，來改變場(chǎng)景氛圍 ，不限于時(shí)間、季節(jié)、風(fēng)格等。

UI流程

概述： UI制作中 ，AI參與的更多是單一對(duì)象的圖標(biāo)制作 ，例如裝備、藥品、頭像、技能，

1. 素材收集：項(xiàng)目組提供UI素材， 同時(shí)我們會(huì)尋找貼近項(xiàng)目風(fēng)格的大模型來進(jìn)行訓(xùn)練。

2. 模型訓(xùn)練與模型驗(yàn)證思路與上述基本一致。

3. 項(xiàng)目使用 ：具體使用過程中用到的更多的是圖生圖的功能 ，用來進(jìn)行細(xì) 化 ，保持原本UI設(shè)計(jì)的同時(shí)提高工作效率， 以下分別是進(jìn)行各類圖標(biāo)的嘗試。

刺繡法線流程

1. 素材整理：利用midjourney生產(chǎn)大量關(guān)于刺繡的美術(shù)資源。生產(chǎn)獲得的 資源可以直接使用或者收集獲取的素材訓(xùn)練LoRA使用。

2. 圖像放大：直接由midjourney生產(chǎn)的圖存在分辨率不足的問題 ，使用 Stable diffusion圖生圖的Tiled Diffusion和Tiled Vae對(duì)圖像進(jìn)行放大。 3. 法線生成:使用PhotoShop的轉(zhuǎn)法線功能 ，生成刺繡的法線圖。

打飛機(jī)小游戲（概念驗(yàn)證）

概述：整個(gè)游戲的美術(shù)素材,包括飛機(jī)、場(chǎng)景均由AI生成。

1. 素材收集 ：使用midjourney生成大量美術(shù)資源 ，用作飛機(jī)模型和背景模 型訓(xùn)練集。

2. 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證：檢查文生圖下 ，能否穩(wěn)定生產(chǎn)出多樣的飛機(jī)俯視圖和場(chǎng)景背景。

3. 風(fēng)格轉(zhuǎn)換 ：組合調(diào)用線框和像素化的LoRA權(quán)重 ，獲取理想的風(fēng)格效果 ， 飛機(jī)俯視圖迭代效果如下 ，確定了風(fēng)格后 ，將參數(shù)同樣應(yīng)用于場(chǎng)景背景即可。

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到了這里，關(guān)于人工智能實(shí)戰(zhàn)：Stable Diffusion技術(shù)分享的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！