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LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适应）是一种高效微调大模型的技术，主要用于在不显著增加计算资源的情况下，对预训练模型（如Stable Diffusion）进行轻量级适配。它的核心思想是通过低秩矩阵分解来减少可训练参数数量，从而实现对特定任务或风格的快速适配。

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LoRA 的核心原理

1. 低秩分解：
   对原始权重矩阵 $W\in {\mathbb{R}}^{d\times k}$（例如Attention层的$Q/K/V$矩阵），LoRA将其更新量 $\Delta W$分解为两个小矩阵的乘积：
   $\Delta W=BA\text{其中}B\in {\mathbb{R}}^{d\times r},A\in {\mathbb{R}}^{r\times k},r\ll \min (d,k)$

   • ( r ) 是秩（rank），通常取 4~64，远小于原矩阵维度。
   • 训练时只更新 $A$和 $B$，冻结原始权重 $W$。

2. 前向计算：
   实际计算时，将原始输出加上低秩适配项：
   $h=Wx+\Delta Wx=Wx+BAx$

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LoRA 在 Stable Diffusion 中的应用

1. 作用位置

通常注入到UNet的交叉注意力层（Cross-Attention）和文本编码器中，例如：

• to_q、to_k、to_v 投影矩阵
• 输出投影矩阵 to_out[0]

2. 优势

• 参数高效：
  微调时仅需训练原模型参数的 0.1%~1%（例如SD模型原始参数约1B，LoRA可能只需1-10M参数）。
• 即插即用：
  训练后的LoRA权重（.safetensors文件）可独立于原模型加载/卸载。
• 组合灵活：
  多个LoRA权重可以叠加使用（需注意scale比例）。

3. 代码中的实现

在Stable Diffusion Pipeline中，LoRA相关逻辑主要通过：

• StableDiffusionLoraLoaderMixin 类处理权重加载
• scale_lora_layers() 和 unscale_lora_layers() 控制适配强度
• 通过 cross_attention_kwargs={"scale": lora_scale} 传递缩放因子

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LoRA 的典型使用场景

场景	说明
风格微调	让模型学习特定艺术风格（如动漫、水彩）
主题适配	适配特定对象（如特定角色、品牌logo）
可控生成	增强对某些属性的控制（如光照、姿势）
多任务切换	通过加载不同LoRA快速切换任务，无需存储多个完整模型

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LoRA vs 其他微调方法

方法	参数量	存储开销	训练速度	灵活性
全参数微调	100%	极大	慢	低
Adapter	~3-10%	中等	中	中
LoRA	0.1-1%	极小	快	高
Prompt Tuning	~0.1%	极小	快	低

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