本篇文章给大家谈谈lora类别，以及lr分类对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
详解LoRA分层控制
〖壹〗、 LORA工作流程分为三部分：输入、中间处理与输出。开关层与输入层（2-7层）、中间层（第8层）、输出层（9-17层）组合，实现对图像的分层控制。作者将17层划分为7个类别，通过调整各层权重，可以分别控制容貌、服饰、姿势动作、风格与背景等元素，以及过拟合问题。
〖贰〗、 Lora的作者指出大型模型存在参数冗余，大部分变化集中在较小比例的参数上。通过矩阵分解可大量简化训练参数。Lora分层控制基于UNet网络结构，控制高低频信号类似。下图展示Lora分层控制的示例，原作者意在解释各层意义。其中，参数包括控制高低频信号的层级调整。
〖叁〗、 通过确定各层作用范围，用户可在插件内进行最终权重修改，并在tag中调用，实现使用分层权重控制LORA，保留所需内容。对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。
〖肆〗、 而在分层控制中，我们需在LoRA权重值后添加“：”并结合17个分层的对应权重值代码。例如：其中，第一层被称为BASE层，是开关层。当BASE层为0时，后面16层的设置将不起作用。有观点建议将开关层设置为1，但作者对此持保留意见。
无线通信技术对比,Lora和Zigbee
在无线通信技术的众多类别中，Lora和Zigbee各有其特点，适用于不同的应用场景。Lora以远程通信和低功耗广域网而知名，特别适合长距离、低能耗的物联网应用，如智慧城市、智能家居和智能农业。其优点在于覆盖范围广，电池寿命长，但缺点是可能受限于特定的频段和传输速率。
对比之下，Zigbee与Lora同属于低功耗局域网无线通讯技术，具备抗干扰能力强等共同特性。然而，Lora在无线传输距离与无线穿透力方面具有显著优势，这正是Lora技术的核心竞争力所在。
Zigbee通信技术作为短距离、低功耗无线通信标准，使用AES-128加密算法确保数据安全，广泛应用于工业领域。然而，其传输距离受环境与信道质量影响，通常室内环境为10-100米，室外则更短，限制了其在大范围覆盖场景的应用。
LoRa和ZigBee是两种常见的无线技术，它们在物联网网络中发挥着重要的作用。LoRa是一种专为远距离和低功耗应用设计的技术，能够覆盖广泛的地理区域，适用于构建局域网或广域网。LoRa技术通过使用扩频技术，提高了数据传输的可靠性，能够在长距离传输中保持较低的误码率，因此在物联网中有着广泛的应用。
【LoRa】一文带你看懂LoRa与LoRaWAN技术
LoRa技术，源于“Long Range”的缩写，是一种基于线性调频扩频的调制技术，通过增加扩频因子来扩展通信范围，但同时也影响了信号速率和抗干扰能力。LoRaWAN是LoRa技术的MAC层协议，采用星型拓扑结构，包括终端设备、网关、网络服务器和应用服务器四个部分。
LoRa是一种低功耗广域网通信技术，由Semtech公司开发，采用扩频技术实现超远距离无线传输。 LoRaWAN是针对LoRa技术的通讯协议和系统架构，提供从终端到物联网云端的完整通讯解决方案。 LoRaWAN在LoRa技术基础上，定义了媒体访问控制（MAC）层协议，确保数据的可靠传输。
LoRa （Long Range）是低功耗广域网通信技术中的一种，是Semtech公司专有的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。LoRaWAN （LoRa Wide Area Network）是为LoRa远距离通信网络设计的一套通讯协议和系统架构。它是一种媒体访问控制（MAC）层协议。
AI绘画之二_StableDiffusion_下载模型
模型下载：Stable Diffusion（简称SD）模型主要从Huggingface、github、Civitai下载。其中，Huggingface提供主流AI绘画模型下载，github下也有一些小模型可供下载，Civitai作为AI艺术共享平台，提供海量SD开源模型（推荐）。2 模型类别：SD支持不同类型的模型，如基础模型、Lora、ControlNet、VAE、CLIP等。
要利用Stable Diffusion进行AI绘画，可以按照以下步骤进行：获取预建模型：前往github.com/camenduru/...获取预建模型。在Google Colab环境中打开该模型，并设置GPU选项进行运行。运行后，将生成一个AI绘画的网址，输入指定的网址进行访问。下载模型集：访问civitai.com/获取更多的模型集。
首先推荐Civitai（C站），作为下载SD模型的首选平台，需要进行网络翻墙。平台提供各种实用的基础模型和Lora模型，每款模型或Lora下方均标注有生成图片的参数。
AI绘画模型推荐第二弹
〖壹〗、 经过几个月的发展，AI绘画领域已经呈现出显著的进步，StableDiffusion凭借众多插件、大模型和深度学习技术的融合，逐渐成为一个专业级的智能绘画工具。第二期模型推荐应运而生，鉴于模型的不断迭代和新涌现的优质选项。
〖贰〗、 AI如何绘制流程图？在获取方法源代码后，通过提问AI模型，如GPT，即可生成Mermaid格式的流程图。通过精心设计的提示词，AI能以自然语言形式，清晰地展示代码逻辑，避免技术性描述，聚焦业务语义。流程图中的每个节点都会被明确标注，如开始与结束，并遵循特定的格式，确保信息的精准传达。
〖叁〗、 第一步：先选取 一个ai绘画工具。第二步：选取 你需要的画笔工具，进行绘制就可以。抖音的ai绘画第一步：打开抖音软件。第二步：在搜索中输入【ai绘画】然后再软件上就会看到【ai绘画】这个特效了。
〖肆〗、 ai画图教程如下：下载软件 首先，我们需要下载一个非常好用的AI绘画软件——触站。AI绘画功能也十分强大，能够帮助零基础小白快速生成精美的作品。准备素材 在使用AI绘画软件之前，我们需要准备一些素材。如果您想要创作人物插画，可提前准备好所需要的角色形象、服饰、背景等元素。
〖伍〗、 ai绘画方法如下：第一种方法、使用梦幻AI画家进行AI绘画创作。在手机里下载安装【梦幻AI画家】这款软件，然后找到底部的添加按键进行AI作画，软件中一共有三个区块是需要选取 填写的，用户可以直接填写词、句、关键词等等在第一个区块中。
如何从零开始训练stablediffusion大模型?
〖壹〗、 确定实验环境 Stable Diffusion需要高性能的显卡进行训练，因此需要确保您有足够的GPU资源。此外，需要安装Python环境和必要的依赖包，例如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。下载数据集 为了训练Stable Diffusion模型，需要准备一个足够大的训练数据集。
〖贰〗、 使用模型 通过图形化界面和插件（如kohya-additional networks）轻松使用LORA模型。加载插件后，选取 LORA选项卡，输入prompt和参数，实现模型的个性化调整，获得定制化生成结果。Dreambooth训练 Dreambooth为最直观的数据训练方法，允许将自定义图片直接融入模型迭代训练。避免过拟合和语言漂移问题。
〖叁〗、 小白入门Stable Diffusion模型的要点如下：多元风格的SD模型：为解决官方基础模型生成特定风格图片效果欠佳的问题，技术社区涌现出众多基于官方模型进行融合的多元风格SD模型。这些模型文件命名类型多样，包括ckpt、safetensors、pt、pth等。其中，ckpt文件可能存在安全风险，建议谨慎加载，必要时转换为safetensors。
〖肆〗、 素材处理： 确定训练主题后，收集与之相关的高质量图片。图片质量直接影响模型效果，因此确保素材清晰、主题明确。 图像预处理： 使用标签生成工具为图片打标签，如 Stable Diffusion 训练模块的图像预处理功能或 Tagger 标签器插件。标签应尽可能详细，描述图片内容。
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