导语： LoRA（LowResourceAdaptation）是StableDiffusion中使用的一种训练模型的方法。LoRA通过使用少量的图像来重新训练模型，它的特点是冻结原有基础模型的权重层并重新计算。这种训练方法具有快速的训练速度和较小的模型文件大小，能够显著降低存储成本并提升效率。 LoRA的训练速度和模型文件大小 使用LoRA进行训练的速度非常快。在T4单显卡机器上，通常只需要8-10张图片...
LoRA（Low Resource Adaptation）是Stable Diffusion中使用的一种训练模型的方法。LoRA通过使用少量的图像来重新训练模型，它的特点是冻结原有基础模型的权重层并重新计算。这种训练方法具有快速的训练速度和较小的模型文件大小，能够显著降低存储成本并提升效率。
LoRA的训练速度和模型文件大小
使用LoRA进行训练的速度非常快。在T4单显卡机器上，通常只需要8-10张图片，就可以在20分钟内完成训练。相比于传统的训练方法，LoRA大大缩短了训练时间，提高了效率。
此外，LoRA还能够显著降低模型文件的大小。产生的模型文件通常只有几MB到一两百MB，相对于原来几个GB大小的模型文件，存储成本大大降低。这对于存储资源有限的环境来说，是一个非常有价值的特点。
结论
LoRA是Stable Diffusion中使用的一种训练模型的方法
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