最後更新日期 2025-01-31 ,由 support 進行編輯。

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提示詞
A woman standing on the the street.
LoRA 四個優點
以下是 LoRA 在穩定擴散模型中的四個用處:
- 減少計算成本:與傳統的 HoRA 方法相比, LoRA 可以顯著減少訓練和生成新樣本所需的計算資源。這使得它對於使用強大硬體或在線生成的應用特別有用。
- 增強可解釋性:LoRA 產生的權重矩陣可以提供有關控制碼如何影響擴散模型行為的洞察。通過分析這些矩陣,研究人員和開發人員可能能夠識別對生成結果最重要的特定模式或特徵,並相應地優化他們的方法。
- 改進與小數據集的適用性:LoRA 可以幫助解決在擴散模型中使用小數據集時常見的問題,即生成品質不佳或高度模糊。通過將控制碼嵌入到較大的文本語料庫中,而不是單個樣本,LoRA 可以實現更有效的學習和更好的泛化能力。
- 更容易的微調:與傳統方法相比,LoRA 提供了在不需要從頭開始訓練整個模型的情況下對擴散模型進行微調的便利性。這使得它成為希望將現有模型應用於特定任務或領域的小型開發人員和研究人員的理想選擇。
你可以拿 LoRA 來幹嘛?
以下是 LoRA 的三個應用示例:人、事、物
- 人物:您可以將模型適配為生成準確描繪特定人的圖像,捕捉其獨特的特徵和風格。
- 藝術風格:您可以訓練模型以特定的藝術風格創建圖像,例如印象派、超現實主義或特定藝術家風格。
- 物體:您可以對模型進行微調,以生成特定物體的高質量圖像,例如汽車、家具或小工具。
用到的節點
- Load LoRA
- VAE Decode
過大的參考畫面
跟一般檔案比較:
- 1024 x 1024 解析度,算圖時間 11.15 秒
- 3596 × 3440 解析度,算圖時間 262.78 秒