LoRA

LoRA 知识体系总结 1. 核心概念：LoRA 到底是什么？ 官方名称：LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种高效的AI模型微调技术。 核心思想：它不是从零开始训练一个巨大的新模型，而是在一个已经非常强大的基础模型（如 FLUX.1 Krea）之上，创建一个小型的、像“插件”或“补丁”一样的文件（通常是 .safetensors 格式）。 最佳比喻：您可以将 LoRA 文件想象成一本**“私房菜谱”**。 基础模型是一位全能的**“米其林大厨”**。 LoRA 文件是您教给大厨的、关于**“您家乡的特色菜”**的菜谱。 大厨结合自己的高超厨艺和您的私房菜谱，就能做出独一无二的、带有您个人风格的菜肴。 2. 核心优势：为什么要用 LoRA？ 高度个性化：能够让 AI 稳定地生成特定的人物（数字分身）、物体（产品）或艺术风格（您的专属画风）。 高效且轻便：LoRA 文件通常很小（几 MB 到几百 MB），训练速度快，易于分享和管理。相比之下，完整的基础模型可能有几十 GB 大。 灵活性：您可以将不同的 LoRA 组合使用，并通过调整权重（Scale）来控制每个 LoRA 的影响强度。 3. 两大核心角色：LoRA 的生命周期 在 Fal.ai 等平台上，使用 LoRA 的整个流程被清晰地划分为两个不同角色的模型： ...