LoRA微调稳定扩散模型：原理和实现

最新推荐文章于 2025-04-08 09:27:19 发布
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本文深入探讨LoRA微调在稳定扩散模型中的应用，以提升特定任务性能。通过介绍LoRA的原理，即局部排名对齐机制，结合Transformer架构，改善已预训练的稳定扩散模型，实现更优的语言生成效果。文中包含实践示例。

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介绍

在本文中，我们将探讨LoRA（Localized Ranking Alignment）微调方法在稳定扩散模型中的应用。稳定扩散模型是一种用于语言生成的强大模型，但在某些特定任务上可能存在一些缺陷。LoRA微调方法通过对模型进行微调，可以提高其在特定任务上的性能。我们将详细介绍LoRA微调的原理，并提供相应的源代码示例。

LoRA微调原理

LoRA微调方法基于稳定扩散模型的思想，即利用Transformer架构进行自回归式语言生成。稳定扩散模型在大规模的预训练任务上进行训练，使其具备强大的语言理解和生成能力。然而，在某些特定任务上，稳定扩散模型可能需要进一步微调以获得更好的性能。

LoRA微调的核心思想是通过引入局部排序对齐机制，从而提高

LLM - 大模型 LoRA 微调的超参数与参数量 教程
AGI
11-28 1659
LoRA(Low-Rank Adaptation, 低秩适配)，微调预训练大模型的技术，即参数有效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)，在不改变原始权重的基础上，引入可训练的 低秩分解矩阵 调整模型参数，适应特定任务或领域。冻结预训练模型的参数，在 Transfomer 的每一层中，加入可训练的旁路矩阵(低秩可分离矩阵)，将旁路输出与初始路径输出相加，输入到网络当中，只训练这些新增的旁路矩阵参数。
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调（fine-tuning）大语言模型指南
Whoisbug的博客
01-11 1448
微调是获取一个已经在某些任务上进行过训练的模型，然后对其进行调整以执行类似任务的过程。当一个新的数据集或任务需要模型进行一些修改时，或者当模型在特定任务上表现不佳时，通常会使用微调。例如，一个经过训练生成故事的模型可以被微调来生成诗歌。这是可能的，因为模型已经学会了如何生成自然语言和编写故事，如果对模型进行适当的调整，这种技能也可以用于生成诗歌。PEFT（参数高效微调）是一组技术或方法，旨在以最节省计算资源和时间的方式微调大型模型，同时又不会损失完全微调所能达到的性能。
使用 LoRA 进行高效稳定的扩散微调
AI生成式技术曾小健
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正如我们所讨论的，LoRA 的主要优势之一是您可以通过训练比原始模型大小少几个数量级的权重来获得出色的结果。让我们看看它是如何工作的。首先，您使用文本反转技术向模型教授一个新概念，获得一个新的标记嵌入来表示它。尽管 LoRA 最初是为大型语言模型提出的，并在 transformer 块上进行了演示，但该技术也可以应用于其他地方。在我们确定了用于使用 LoRA 进行微调的基础模型之后，我们加载了一个正常的稳定扩散管道。如需使用 LoRA 训练您的 Dreambooth 模型的快速、便宜且简单的方法，请查看。
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