本文介绍了一种名为 ZipLoRA 的技术，该技术可以将多个低秩学习矩阵（LoRAs）合并在一起，从而改善模型性能。相比于常规的微调，LoRAs 更加经济实惠，但是也会改变模型的行为。本文提出的 ZipLoRA 技术可以在保留每...

LoRAs是一种小型的参数适配器，通过插入到某些层次来改变底层模型的行为。你可以为基础模型进行批量生成，以提高性能。此外，你还可以对LoRA修改后的模型进行批量处理，并向不同的用户提供具有不同性能的模型。这种...

LoRA，全称低阶适配器，可以帮助改变模型性能。这意味着，你不需要对模型中的每个参数进行微调，只需训练一个可以轻松插入的子集。在这种情况下，社区中训练了许多可以改变SDXL行为的LoRA。这个空间可以帮助你探索其...