什么是lora？
lora是Low-Rank Adaptation（低秩适应）的缩写，lora是一种在消耗更少内存的情况下加速大型模型训练的训练方法，在stable diffusion中它允许您使用低秩适应技术来快速微调扩散模型。简而言之，LoRA训练模型可以更轻松地针对不同概念（例如角色或特定风格）进行模型训练。然后，这些经过训练的模型可以被导出并供其他人使用。
lora模型是小型的stable diffusion模型，对checkpoint模型应用较小的更改，但是它的体积只有checkpoint的1/100到1/10，文件大小一般在2-500MB之间。
和我们上节课讲到的Hypernetwork一样，lora也是对cross-attention layers（交叉注意力层）进行了更改。
原创文章，作者：朋远方，如若转载，请注明出处：https://caovan.com/loramoxingdeyuanliheshiyongfangfa/.html
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