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lora模型是什么意思
〖壹〗、 lora模型的意思：大型语言模型的低秩适应是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models，大型语言模型的低秩适应）是微软研究员提出的一种新颖技术，旨在解决微调大型语言模型的问题。
〖贰〗、 lora模型是一种低功耗、远距离的无线通信技术，它采用了一个类似于星型网络的模型。在该模型中，一个或多个中心节点（如网关）作为接入点，通过LoRa与各个设备节点进行通信，称为边缘节点（End nodes）。这些设备节点可以放置在室内或室外的任何位置，从而实现了在大范围内的远距离通信。
〖叁〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖肆〗、 LoRA的全称是LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models，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。
〖伍〗、 Lora模型，即低秩适应大型语言模型，其核心在于微调大型基础模型，能在少量数据下保持输出的风格一致性。它就像对素颜人进行化妆，但底层模型不变，仅调整输出的外观。这种模型适用于多种内容，如人物、场景和概念。在训练过程中，素材的收集和分类是关键。
关于lora分层的一些结论
〖壹〗、 关闭中间层时，Lora仅作用于人物或风格，消除背景影响。越靠近中间层，影响能力越强；后段影响大于前段。这些结论基于Lora具备良好还原性和泛化性。
〖贰〗、 LoRaWAN是低功耗广域网技术，基于LoRa调制，具备长距离通信及低电量消耗特点，适用于传感器网络等无需高频数据传输场景。技术架构 LoRaWAN架构分为终端节点、网关和网络服务器三层，星状拓扑设计支持数以万计终端节点的处理。关键特性 支持单播、组播和广播三种通信类型，提供不同可靠性的数据传输策略。
〖叁〗、 论文重点解决成本过高的微调问题，提出QLoRA技术方案。方案包括NF4量化、Double Quantization和Paged optimizers三个部分，旨在降低微调成本和优化存储。NF4量化使用信息论方法，确保量化后数据分布与原始数据一致，减少权重信息损失和模型精度降低。而传统的int4量化沿用线性量化方式，导致模型精度损失严重。
〖肆〗、 LoRA 的核心在于一个低秩假设：大型模型参数具有冗余性和稀疏性，内在秩（即表示能力）较低，可以通过一种“降维”方式优化学习。
AI绘画第三步,用Lora创造逼·真的小姐姐!
〖壹〗、 访问 CIVITAI 社区，搜索一个名为 ChilloutMix 的牛逼模型，它是专门用来训练生成小姐姐的。将此模型下载并放置在 stable-diffusion-webui 项目的 models/Stable-diffusion 目录下。
〖贰〗、 首先，你需要准备几十张图片，确保它们是512*512像素，并进行适当的大小调整和标签标注。你可以选取 使用Stable Diffusion的训练页面，或者安装dataset-tag-editor、wd14-tagger等工具，或者利用lora dataset maker这个方便的Colab包进行处理。
〖叁〗、 模型在调整权重时使用了几个特定的Lora，导致脸部细节略有变化。
〖肆〗、 第一步，安装Python 9，确保勾选“Add Python to PATH”以配置环境变量，并通过CMD检测安装是否成功。第二步，使用Windows PowerShell设置执行策略为无限制，方便后续LoRA包的安装。第三步，下载并解压LoRA模型训练包文件，推荐将文件放在D盘而非C盘，以避免系统权限不足的问题。
〖伍〗、 其中，在面对写实风格大模型时，虽然会出现一点点恐怖谷效应，但通过适当的调教，可以创造出有趣的风格。搭配服装类lora时，效果尤为拔群，无论是与人物辅助lora还是单独使用基础参数，都能实现非常出色的表现。在综合评分方面，美观程度得分为5/10，模型独树一帜的风格让人印象深刻。
〖陆〗、 LoRA应用场景 在二次元漫画的AI绘画场景中，LoRA模型主要用于创造出特定的角色形象、服饰和画面风格。我们可以通过以下三个角度来理解LoRA的应用。角色容貌 案例：假设我们希望生成一个穿着职业装的长发女孩下班后，漫步在街道的场景。
训练LoRA模型来生成自己喜欢的画风图片(适合0基础小白)
在LoRA界面上，选取 配置文件，选取 一个预先保存的参数预设文件（.json）。 准备训练文件夹，包含image（包含训练次数和特定名称的子目录，如100_uhu dog），以及reg（正则化图像，可选）。 为每个图像添加对应的.txt文本描述文件，其中包含训练对象的特有名称作为触发词。
首先，MajicMIX realisric 麦橘写实，作为写实风格的入门选取 ，它以其出色的质感和光影效果受到喜欢 。虽然它自带固定人脸，对于新手来说，只需简单的提示词就能生成精美图片。然而，其女性面孔的通用性可能导致一定程度的“AI脸”效果。
Vage AI：国内优秀的AI绘画工具，类似于Stable diffuison的简版，中文界面，操作简单，无需翻墙。支持文生图、图生图、条件生图等多种模式，手机号注册即可使用。Vega可智能编辑生成高清分辨率图像，还可训练生成属于自己的lora，并提供海量风格供选取 。
LORA模型，大小约100MB左右，用于快速训练，参数量远少于大模型，且需与基础模型版本保持一致。VAE模型作用在于提升图像色彩饱和度，减少灰蒙感，一般在大模型中已集成，无需单独下载。若大模型VAE信息损坏，生成图片时应选取 VAE。
详解LoRA分层控制
〖壹〗、 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。
〖贰〗、 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。
〖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〗、 LoRa训练的六个关键环节 在进行LoRa模型训练时，遵循以下六个关键环节：搭建训练环境：下载所需的脚本，确保已安装Python，并将LoRa训练包（LoRa-scripts）解压到指定路径，如D盘根目录，方便后续使用。
LoRA模型的训练与应用
模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。以下是使用方法：首先收集处理图片，总结 好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
训练专属 LoRA 模型，实现个性化风格生成，是 Stable Diffusion 技术的精华所在。通过 LoRA，您可以在原有大模型基础上进行微调，以达到精确的风格和内容控制。训练数据集准备 准备高质量的训练素材，确保内容与您希望生成的风格高度匹配。以下以训练“大手大脚”画风为例，介绍训练素材的准备步骤。
泛化性指的是模型适应不同数据集的能力。测试模型的泛化性，可以通过跑lora模型生图测试。正则化 正则化是防止过拟合的关键手段，通过添加规则约束模型参数，提高模型的泛化能力。
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