LoRA大模型微调的利器

LoRA模型是小型的Stable Diffusion模型，它们对checkpoint模型进行微小的调整。它们的体积通常是检查点模型的10到100分之一。因为体积小，效果好，所以lora模型的使用程度比较高。

这是一篇面向从未使用过LoRA模型的初学者的教程。你将了解LoRA模型是什么，在哪里找到它们，以及如何在AUTOMATIC1111 GUI中使用它们。然后，你将在文章末尾找到一些LoRA模型的演示。

LoRA模型是什么？

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种微调Stable Diffusion模型的训练技术。

虽然我们已经有像Dreambooth和文本反转这样的训练技术。那么LoRA有什么用呢？

LoRA实际上可以看做是Dreambooth和文本反转embeddings的折中方案。Dreambooth功能虽然强大，但模型文件会比较大（2-7 GB）。文本反转非常小（约100 KB），但能做的事情比较少。

LoRA介于两者之间。它的文件大小更容易管理（2-200 MB），并且训练能力相当不错。

因为checkpoint比较大，所以硬盘空间存储会是一个问题。而LoRA是解决存储问题的优秀方案。

像文本反转一样，你不能单独使用LoRA模型。它必须与模型检查点文件一起使用。LoRA通过对配套的模型文件进行小的修改来改变风格。

LoRA是定制AI艺术模型的绝佳方式，而不会占用太多本地存储空间。

LoRA如何工作？

LoRA对Stable Diffusion模型中最关键的部分进行小的修改：交叉注意力层。研究人员发现，微调这部分模型就足以实现良好的训练。交叉注意力层是下面Stable Diffusion模型架构中的黄色部分。

交叉注意力层的权重以矩阵的形式排列。矩阵只是按列和行排列的一堆数字，就像Excel电子表格上一样。LoRA模型通过将自己的权重加到这些矩阵上来微调模型。

如果LoRA模型需要存储相同数量的权重，它们的文件怎么会更小呢？LoRA的技巧是将矩阵分解成两个更小的（低秩）矩阵。通过这样做，它可以存储更少的数字。让我们通过以下示例来说明。

假设模型有一个100行100列的矩阵。那是10000个数字（100x 100）需要存储在模型文件中。LoRA将矩阵分解成一个1000x2矩阵和一个2x100矩阵。那只有400个数字（100 x 2 + 2 x 100,如果矩阵够更大的话，LoRA模型会减少的更多。这就是为什么LoRA文件要小得多的原因。

在这个例子中，矩阵的秩是2。它比原始尺寸低得多，所以它们被称为低秩矩阵。秩可以低至1。

这种操作必定会带来数据上的缺失，但是在交叉注意力层来说，这些损失是无伤大雅的。所以Lora这种做法是可行的。

在哪里找到LoRA模型？

Civitai

寻找LoRA的首选地点是Civitai。该网站托管了大量LoRA模型的集合。应用LORA过滤器以仅查看LoRA模型。不过里面的大多数模型都是：女性肖像，动漫，现实主义插图风格等。

Hugging Face

Hugging Face是另一个LoRA库的好来源。你会发现更多种类的LoRA模型。但那里的LoRA模型可能没有C站多，并且也不太直观。因为没有图片预览。

如何使用LoRA？

这里，我将介绍如何在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI中使用LoRA模型。

AUTOMATIC1111原生支持LoRA。你不需要安装任何扩展。

第1步：安装LoRA模型

要在AUTOMATIC1111 webui中安装LoRA模型，请将模型文件放入以下文件夹。

stable-diffusion-webui/models/Lora

第2步：在提示中使用LoRA

要在AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI中添加带权重的LoRA，请在提示或否定提示中使用以下语法：

<lora: name: weight>

name是LoRA模型的名称。它可以与文件名不同。weight是应用于LoRA模型的权重。默认值为1。将其设置为0将禁用模型。

那么怎么知道lora的名字是什么呢？

其实我们并不需要手动输入lora的名字，我们只需要点击下面的lora标签：

你应该看到一个已安装的LoRA模型列表。单击你想要使用的模型。

LoRA短语将被插入到提示中。

就是这样！

使用LoRA的注意事项

你可以调整乘数以增强或调整效果。将乘数设置为0将禁用LoRA模型。你可以在0和1之间调整风格效果。

一些LoRA模型是使用Dreambooth训练的。你需要包括一个触发关键词才能使用LoRA模型。你可以在模型页面上找到触发关键词。

类似于嵌入，你可以同时使用多个LoRA模型。你也可以将它们与嵌入一起使用。

在AUTOMATIC1111中，LoRA短语不是提示的一部分。在应用LoRA模型后，它将被删除。这意味着你不能使用像[keyword1:keyword2: 0.8]这样的提示语法来使用他们。

实用的LoRA模型

这里介绍一些在实际应用中比较实用的Lora。

add_detail

谁不想要AI图像中更多的细节？细节调整器允许你增加或减少图像中的细节。现在，你可以调整你想要的细节量。

使用正LoRA权重来增加细节，使用负权重来减少细节。

add_saturation

这个lora可以给图片添加一些饱和度，效果如下：

add_brightness

这个lora可以用来控制图片的亮度：

总结

LoRA模型是checkpoint模型的小型修改器。你可以通过在提示中包含一个短语轻松地在AUTOMATIC1111中使用它们。

我将在以后的文章中告诉你如何自己来训练一个LoRA模型。

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