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测试中使用的Lora模型
测试中使用的Lora模型旨在展示模型在不同环境下的兼容性效果。模型分为形象类Lora和画风类Lora两大类。形象类Lora与画风类Lora进行搭配测试，以直观展示模型效果。为了满足测试需求，我们不会使用画面增强类Lora，如面部增强等，以免混淆测试结果。
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。
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。
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