【Stable Diffusion】基本概念之lora |
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1.基本概念 Lora,英文全称“Low-Rank Adaptation of Large Langurage Models”,直译为大语言模型的低阶适应,这是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术 2.作用 只要是图片上的特征都可以提取并训练 (1)对人物/物品的脸部特征进行复刻 (2)生成某一特定风格的图像 (3)固定动作特征 3.embedding和Lora的区别 embedding文件小,保存的信息量小,对人物的还原、对动作的指定、对画风的指定效果一般;Lora文件大,保存的信息量大,对人物的还原、对动作的指定、对画风的指定效果比较好。 embedding一般还原的人物为动漫人物,真人一般用Lora比较好,当embedding和lora可以做同一件事时,优先选择lora,但三视图、多视图embedding有做好的文件,Lora实现就会比较难 得到文件Xiaorenshu_v20.safetensors 就是生成小人书画风的lora了 4.lora文件存放位置 以存放在D盘为例 D:\stable-diffusion-webui\models\Lora 5.在WebUI中打开lora 在页面的图片中点击“i”按钮,可以看到图片的相应信息,可以发现,作者这里没有写配套训练大模型,可以去评论区查看其他人使用的大模型作为参考大模型 可以发现Prompt变为: |
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