LoRA 是什麼？為何在 Stable Diffusion 社群討論中常常出現？Prompt 有時看到很奇怪的文字是什麼？本文一次解答上述問題，並用白話文簡介 LoRA 原理，讓大家在操作時更有感覺！
目錄
LoRA 是什麼？
在 最詳細的 Stable diffusion WebUI 操作教學 – txt2img | Part 1 中提到，所有算圖的第一步是選擇模型（model，或者說 checkpoint）。
雖然每個 checkpoint 都是 Stable Diffusion model，但因為透過不同圖片訓練，神經元權重不同，因此有各自的風格（簡單想像，大家都是人類，但因為學習、經驗等不同，因此大家都能展現出獨特的自己）。此時會發現幾個問題：
- checkpoint 檔案非常大，動輒 2 ~ 7 GB 不等，若需要多種風格，將佔用大量硬碟空間
- 每個 checkpoint 不能在算圖操作時 直接疊加 ，需先透過 Checkpoint Merger 作混合，產生出新的 checkpoint 才能使用
- 若要 fine tune model 訓練新的風格，因模型過大，需大量硬體資源才能辦到
為了解決 fine-tuning large-language models 的問題， Microsoft researchers 提出 LoRA: Low-Rank Adaption of Large Language Models 方法。
簡單說明重點：
- LoRA 透過 inject 的方式，在大型語言模型中，每個 transformer block 前插入一層 trainable layers (rank-decomposition matrices)
- fine tune 訓練時，固定 model 所有神經元權重，只訓練 inject trainable layers 的權重，因此訓練參數量可以大幅下降
- 權重參數下降代表檔案大小也變小，因此 LoRA 只有幾百 MB（通常是 151 MB）
若以上太學術看不懂沒關係，可以簡單把 LoRA 當成風格濾鏡來理解。在 Prompt 中加入 LoRA 引用，即能大幅改變算圖的結果，甚至也能同時套用多個 LoRA 來取得混合風格。使用上比單純更換 model 或作 checkpoint merge 更有彈性且多變。
延伸閱讀：Using LoRA for Efficient Stable Diffusion Fine-Tuning
去哪裡下載 LoRA？
在 如何在 M1 Macbook 上跑 Stable Diffusion？ 文末有推薦各種風格的 LoRA，或者直接上 Civitai 下載網友分享的 LoRA...
👉👉前往 KodingWork - Stable Diffusion 的 LoRA 是什麼？如何使用？ 閱讀全文
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