多模态预训练模型在通用的计算机视觉任务，包括分类和回归领域取得了巨大的成功[1, 2, 8]。在广泛的多样数据集上的预训练，使得多模态预训练模型能够理解不同模态（如图像、文本、音频和视频）之间的复杂模式和关系。此外，预...
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。...
这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。
在生成式人工智能领域，图像生成模型如Stable Diffusion凭借其出色的生成效果和广泛的应用场景，逐渐成为行业的热门技术。然而，随着需求的多样化和复杂化，如何高效地微调这些大型模型以满足特定的应用场景成为一个重要课题...
只需要几张图片，甚至一张图片,无需训练Lora，快速定制人脸一致性的高质量，注意是高质量人像，任何人，多种风格，支持了windows，mac，comfyui（V1版本）目前V2只能通过整合包的形式使用，目前实际测试下来，人像表现真的皮肤质感超级好，而且...
SD3本次的更新正式放出了正式的release版本，在前面的RC版本就放出了更新内容，主要支持了SD3大模型和SD3的Lora，虽然在comfyui中已可以体验，但Lora的支持毕竟是一个完整的体系，webui的小伙伴，现在，SD3大模型时代启航.打开你的...
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摘要：参数高效微调（PEFT）是一种流行的方法，用于裁剪预训练的大型语言模型（LLM），特别是随着模型规模和任务多样性的增加。低秩自适应（LoRA）基于自适应过程本质上是低维的想法，即，显著的模型变化可以用相对较少的参数来表示。然而，...
自然语言处理的一个重要范式包括对一般领域数据的大规模预训练和对特定任务或领域的适应。当我们预训练更大的模型时，重新训练所有模型参数的完整微调变得不那么可行。LoRA[1]冻结预训练模型权重并将可训练的秩分解矩...
Latent Consistency Models（潜一致性模型）是一个以生成速度为主要亮点的图像生成架构。
