Lora 全称 Low-Rank Adaptation Models，即低阶自适应模型，其作用在于影响和微调画面，能够再现人物或物品的特征。大模型的训练通常复杂且对电脑配置要求高，而 LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型参数。LORA 模型训练是用特定特征替换大模型中的对应元素，从而生成不同于底模的图片，比如固定的人物相貌、特定的服装或者特定的风格。Lora 训练较为轻量化，所需显存较少，硬件门槛显存达到 6G 即可开启训练。
同时，模型微调方面，提供了 LoRA 微调和全量参数微调代码，关于 LoRA 的详细介绍可参考论文“LoRA:Low-Rank Adaptation of Large Language Models”以及微软 Github 仓库LoRA。
此外，还有利用新版 SDXL 生成的如针线娃娃这样的 lora，它可以把一些常见形象制作成毛线编制的样子，需要使用 SDXL1.0 的模型，触发词是 BJ_Sewing_doll。
从接触SD到现在，相信大家一定使用过各种各样的lora，包括人物的、建筑的、画风的等等，那么你有没有想过炼制一款属于自己的lora模型呢。我们先来了解一下炼丹的基础概念，它的关键原理就是——等价交换法则！不好意思，说错了。重新来，Lora全称Low-Rank Adaptation Models，中文翻译为低阶自适应模型。它的作用在于影响和微调画面。通过lora的帮助，可以再现人物或物品的特征。大模型的训练通常是非常复杂且需要很高的电脑配置的，LoRA采用的方式就是在原有的模型中插入新的数据处理层，这样就避免了修改原有模型的参数。LORA模型训练，其实就是用一些特定特征来替换大模型中的对应元素，比如一个固定的人物相貌、特定的服装或者是特定的风格，这样就可以生成不同于底模的图片。所以，lora训练是比较轻量化的，需要的显存也少了很多，硬件门槛显存达到6G就可以开启训练了。我们今天要使用的是B站UP主“朱尼酱”的赛博丹炉，他的这款丹炉，界面更加友好、美观，适合新手入门。废话不多说，我们就正式开始吧。
可爱就是正义，今天给大家介绍一个利用新版SDXL生成的lora——针线娃娃。它可以把一些常见的形象制作成毛线编制的样子。这个lora需要使用SDXL1.0的模型才可以运行，触发词是BJ_Sewing_doll。做了一些小动物的图片，很治愈的感觉，一起来看看吧。当然不仅仅是动物，很多小场景也很有爱。有个小彩蛋在里面，看谁能发现，嘿嘿~~想体验这款lora的话，可以添加我的公众号【白马与少年】，回复【SDXL】即可。-END-白马与少年Stable Diffusion、Blender等学习心得分享139篇原创内容（持续更新中）公众号微信扫一扫关注该公众号
同时提供了LoRA微调和全量参数微调代码，关于LoRA的详细介绍可以参考论文“[LoRA:Low-Rank Adaptation of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2106.09685)”以及微软Github仓库[LoRA](https://github.com/microsoft/LoRA)。