LoRA微调稳定扩散模型：原理和实现

最新推荐文章于 2025-06-06 10:19:02 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWOW/article/details/133322900
本文深入探讨LoRA微调在稳定扩散模型中的应用，以提升特定任务性能。通过介绍LoRA的原理，即局部排名对齐机制，结合Transformer架构，改善已预训练的稳定扩散模型，实现更优的语言生成效果。文中包含实践示例。

介绍

在本文中，我们将探讨LoRA（Localized Ranking Alignment）微调方法在稳定扩散模型中的应用。稳定扩散模型是一种用于语言生成的强大模型，但在某些特定任务上可能存在一些缺陷。LoRA微调方法通过对模型进行微调，可以提高其在特定任务上的性能。我们将详细介绍LoRA微调的原理，并提供相应的源代码示例。

LoRA微调原理

LoRA微调方法基于稳定扩散模型的思想，即利用Transformer架构进行自回归式语言生成。稳定扩散模型在大规模的预训练任务上进行训练，使其具备强大的语言理解和生成能力。然而，在某些特定任务上，稳定扩散模型可能需要进一步微调以获得更好的性能。

LoRA微调的核心思想是通过引入局部排序对齐机制，从而提高

LoRa模型训练教程（炼丹，Stable Diffusion）
heiyumiao的博客
07-19 2万+
何为LoRA？LoRA并不是扩散模型专有的技术，而是从隔壁语言模型（LLM）迁移过来的，旨在解决避免将整个模型参数拷贝下来才能对模型进行调校的问题。因为大型语言模型的参数量过于恐怖，比如最近新出的GPT-4参数量约为100 万亿。LoRA采用的方式是向原有的模型中插入新的数据处理层，这样就避免了去修改原有的模型参数，从而避免将整个模型进行拷贝的情况，同时其也优化了插入层的参数量，最终实现了一种很轻量化的模型调校方法。
探索Lora：微调大型语言模型和扩散模型的低秩适配方法【原理解析，清晰简洁易懂！附代码】
xiaoh_7的博客
05-29 2265
Lora是一种创新且高效的微调大型模型的方法。通过低秩矩阵分解，Lora能够在保持模型性能的同时，显著减少计算资源和存储需求。本文介绍了Lora的背景、原理、公式、代码实现及其效果，希望能帮助你更好地理解和掌握这一方法。随着大型模型在各个领域的广泛应用，Lora的出现为我们提供了一种高效、实用的微调解决方案。
如何区分模型文件是稳定扩散模型和LORA模型
m0_57448314的博客
03-27 1214
区分模型文件是否为稳定扩散模型（Stable Diffusion Models）或LORA模型（LowRank Adaptation）通常需要对模型的结构和内容有一定的了解。以下是一些方法来区分这两种模型文件：1. 文件格式和结构稳定扩散模型：稳定扩散模型通常会以特定的格式保存，例如.pt（PyTorch）或.h5（HDF5）。这些文件可能包含模型的权重、优化器状态、训练配置等。如果你查看这些文件的内部结构，你可能会发现与图像生成、文本到图像合成等相关的特定层和参数。
使用 LoRA 进行高效稳定的扩散微调
AI生成式技术曾小健
06-05 1389
正如我们所讨论的，LoRA 的主要优势之一是您可以通过训练比原始模型大小少几个数量级的权重来获得出色的结果。让我们看看它是如何工作的。首先，您使用文本反转技术向模型教授一个新概念，获得一个新的标记嵌入来表示它。尽管 LoRA 最初是为大型语言模型提出的，并在 transformer 块上进行了演示，但该技术也可以应用于其他地方。在我们确定了用于使用 LoRA 进行微调的基础模型之后，我们加载了一个正常的稳定扩散管道。如需使用 LoRA 训练您的 Dreambooth 模型的快速、便宜且简单的方法，请查看。
什么是LoRA模型，如何使用和训练LoRA模型？你想要的都在这！
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yang7711的博客
05-29 3万+
LoRA的全称是，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数据训练出一种画风/IP/人物，实现定制化需求，所需的训练资源比训练SD模要小很多，非常适合社区使用者和个人开发者。LoRA最初应用于NLP领域，用于微调GPT-3等模型（也就是ChatGPT的前生）。
LoRA: 快速微调扩散模型的项目介绍与使用教程
gitblog_00814的博客
04-08 904
LoRA: 快速微调扩散模型的项目介绍与使用教程 1. 项目介绍 LoRA（Low-rank Adaptation）是一个开源项目，旨在通过低秩适应技术快速微调稳定的扩散模型。传统的模型微调过程非常耗时，并且得到的模型体积庞大。LoRA通过只微调模型的“残差”部分，而非整个模型，从而大幅提高了微调速度，同时生成了体积极小的模型，便于分享和下载。LoRA支持与diffusers库的集成，并提供了多种...
【亲测免费】 LCM-LoRA：高效稳定的扩散模型加速模块
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LCM-LoRA：高效稳定的扩散模型加速模块 随着人工智能技术的不断发展，生成式模型在图像、音频、文本等领域取得了显著的成果。其中，扩散模型因其强大的生成能力和灵活的适用性，受到了越来越多的关注。然而，扩散模型的训练和推理过程往往需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题，本文将介绍一种名为LCM-LoRA的通用扩散模型加速模块，它可以显著提高扩散模型的推理速度，同时保持生成图像的质量。 LCM-...
大模型微调-使用Low-rank低秩适应快速微调Diffusion扩散模型-附项目源码-LORA-优质项目实战.zip
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【大模型】基于LoRA微调Gemma大模型（1）
酒酿小圆子呀～
07-25 1275
此外，我们希望我们的增量ΔW在训练开始时为零，这样微调就会从原始模型一样开始。因此，B通常初始化为全零，而 A初始化为随机值（通常呈正态分布）。
如何使用和训练LoRA模型？以及常见lora资源
08-09
总的来说，LoRA模型为用户提供了个性化定制大规模语言模型的可能，降低了微调的成本和复杂性，使得更多的人能够参与到模型的定制和创新中来，促进了AI技术的普及和发展。在实际应用中，LoRA不仅能够用于文本生成，...
[AIGC] Stable Diffusion - 什么是 LoRA 模型以及如何在 AUTOMATIC1111 中使用它们
unity尧明的博客
01-03 2881
LoRA 模型是检查点模型的小修改。您可以通过在提示中包含短语来轻松地在 AUTOMATIC1111 中使用它们。今天就这样！我将在以后的文章中告诉您如何训练 LoRA 模型。
LORA模型和稳定扩散模型的区别是什么？
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03-27 1091
LORA（LowRank Adaptation）模型和稳定扩散（Stable Diffusion）模型是两种不同类型的机器学习模型，它们在设计目的、结构和应用场景上有所区别。
使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调
Hugging Face
02-09 6934
LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)。因为不需要为大多数...
【AIGC】深入理解 LORA模型
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diffusion model(2) 扩散模型的文本信息融合、交叉注意力机制、lora
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上一篇文章，我们已经讲了隐扩散模型——Stable Diffusion生成大模型。这种大模型，参数量及其之大。你没有足够的算力资源，就只能够使用人家已经训练好的大模型。既然没有办法训练属于自己的模型，那我们就想，是否可以在别人已经训练好的大模型的基础上，用我们自己的训练数据，对模型进行微调，从而得到我们想要的模型。github.com[如何微调出属于自己大模型？——LORA原理解析-哔哩哔哩]
【笔记】LoRA 理论与实现｜大模型轻量级微调
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01-12 1447
Adapter Tuning是往大模型中额外的模块，会导致训练和推理的延迟。_create_new_module：创建新模块，如果是8bit训练新模块为Linear8bitLt，4bit训练新模块为Linear4bitLt，否则为Linear。/r：缩放比例，lora的作者发现数据在经过B但是还没有经过激活层时的数值的波动幅度与r有相关性，所以需要除以r来消除。r：秩，r越大代表当前的A和B矩阵参数越多，也就越接近全参数微调，但是带来的噪声也就越多。可以解释为大模型对新知识的侧重，越大就越重视。
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gitblog_00252的博客
04-07 497
lora：实现快速文本到图像扩散微调的低秩适应方法 项目介绍 LoRA（Low-rank Adaptation）项目是一种创新的稳定扩散模型微调技术。通过使用低秩矩阵调整，它能够以更快的速度和更小的模型体积对稳定扩散模型进行微调，生成高质量的定制化图像。LoRA项目的核心在于利用低秩矩阵分解技术，仅对模型的“残差”部分进行微调，而不是整个模型，从而大幅度减少了计算量和存储需求。 项目技术分析 Lo...
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描述中指出的脚本用途是“用于扩散模型”，可以解读为这些脚本被设计为利用LoRA技术在kohya-ss训练器的环境下进行扩散模型的微调工作。 最后，文件的标签“软件/插件 lora训练模型”说明这个压缩包是与软件或插件...
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