diff --git a/train.ps1 b/train.ps1
index 4eb3b34..a08d715 100644
--- a/train.ps1
+++ b/train.ps1
@@ -84,7 +84,7 @@ if ($persistent_data_loader_workers) {
   [void]$ext_args.Add("--persistent_data_loader_workers")
 }
 
-if ($network_module == "lycoris.kohya") {
+if ($network_module -eq "lycoris.kohya") {
   [void]$ext_args.Add("--network_args")
   [void]$ext_args.Add("conv_dim=$conv_dim")
   [void]$ext_args.Add("conv_alpha=$conv_alpha")
diff --git a/train.sh b/train.sh
index 3a52b33..31cd38f 100644
--- a/train.sh
+++ b/train.sh
@@ -5,15 +5,18 @@ pretrained_model="./sd-models/model.ckpt" # base model path | 底模路径
 train_data_dir="./train/aki"              # train dataset path | 训练数据集路径
 reg_data_dir=""                           # directory for regularization images | 正则化数据集路径，默认不使用正则化图像。
 
+# Network settings | 网络设置
+$network_module="networks.lora" # 在这里将会设置训练的网络种类，默认为 networks.lora 也就是 LoRA 训练。如果你想训练 LyCORIS（LoCon、LoHa） 等，则修改这个值为 lycoris.kohya
+$network_weights=""             # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模型上继续训练，请填写 LoRA 模型路径。
+network_dim=32                  # network dim | 常用 4~128，不是越大越好
+network_alpha=32                # network alpha | 常用与 network_dim 相同的值或者采用较小的值，如 network_dim的一半 防止下溢。默认值为 1，使用较小的 alpha 需要提升学习率。
+
 # Train related params | 训练相关参数
 resolution="512,512"  # image resolution w,h. 图片分辨率，宽,高。支持非正方形，但必须是 64 倍数。
 batch_size=1          # batch size
 max_train_epoches=10  # max train epoches | 最大训练 epoch
 save_every_n_epochs=2 # save every n epochs | 每 N 个 epoch 保存一次
 
-network_dim=32   # network dim | 常用 4~128，不是越大越好
-network_alpha=32 # network alpha | 常用与 network_dim 相同的值或者采用较小的值，如 network_dim的一半 防止下溢。默认值为 1，使用较小的 alpha 需要提升学习率。
-
 train_unet_only=0         # train U-Net only | 仅训练 U-Net，开启这个会牺牲效果大幅减少显存使用。6G显存可以开启
 train_text_encoder_only=0 # train Text Encoder only | 仅训练 文本编码器
 
@@ -43,16 +46,14 @@ clip_skip=2                      # clip skip | 玄学 一般用 2
 use_8bit_adam=1 # use 8bit adam optimizer | 使用 8bit adam 优化器节省显存，默认启用。部分 10 系老显卡无法使用，修改为 0 禁用。
 use_lion=0      # use lion optimizer | 使用 Lion 优化器
 
-# LoCon 训练设置
-enable_locon_train=0 # enable LoCon train | 启用 LoCon 训练 启用后 network_dim 和 network_alpha 应当选择较小的值，比如 2~16
-conv_dim=4           # conv dim | 类似于 network_dim，推荐为 4
-conv_alpha=4         # conv alpha | 类似于 network_alpha，可以采用与 conv_dim 一致或者更小的值
+# LyCORIS 训练设置
+conv_dim=4   # conv dim | 类似于 network_dim，推荐为 4
+conv_alpha=4 # conv alpha | 类似于 network_alpha，可以采用与 conv_dim 一致或者更小的值
 
 # ============= DO NOT MODIFY CONTENTS BELOW | 请勿修改下方内容 =====================
 export HF_HOME="huggingface"
 export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3
 
-network_module="networks.lora"
 extArgs=()
 
 if [ $train_unet_only == 1 ]; then extArgs+=("--network_train_unet_only"); fi
@@ -69,8 +70,7 @@ if [ $use_lion == 1 ]; then extArgs+=("--use_lion_optimizer"); fi
 
 if [ $persistent_data_loader_workers == 1 ]; then extArgs+=("--persistent_data_loader_workers"); fi
 
-if [ $enable_locon_train == 1 ]; then
-  network_module="locon.locon_kohya"
+if [ $network_module == "lycoris.kohya" ]; then
   extArgs+=("--network_args conv_dim=$conv_dim conv_alpha=$conv_alpha")
 fi