在网上看到stable difusion生成出的图片效果都比较华丽。但是自己尝试生图时，效果总是会不尽如人意，其实，想要生成一些特定的效果需要使用LORA模型。
希望这个视频可以帮助你了解LoRA和Embedding和Hypernetwork模型的由来，以及使的用方法。
Stable Diffusion新手入门修炼武林秘籍：
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喜好儿网百科全书：
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Stable Diffusion专区：
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stable diffusion LoRA
- LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种在大模型上进行低秩微调的方法，旨在提高下游任务的效率和灵活性。
- 它通过利用低秩矩阵来编码参数更新，从而降低显存和推理耗时。
- LoRA通常需要与Stable Diffusion等大模型结合使用，以生成特定风格或主题的图像。
- 此外，LoRA模型可以作为插件在网络如Civitai上下载并使用。
stable diffusion Embedding
- Embedding技术将高维稀疏数据转化为低维稠密向量表示，用于降维、升维和相似度计算等。
- 在AI绘画中，Embedding可以用于将离散信息转化为连续向量，以便机器理解语义相似性。这种技术广泛应用于文本、图像和视频的特征表示，并且在实际系统中有着重要的应用价值。
stable diffusion Hypernetwork
- Hypernetwork是一种用于学习图片整体画风的新方法，相比传统的Embedding方法，它更适合于让AI学习整体风格。
- Hypernetwork与LoRA模型相似，但文件大小较小，通常低于200MB。尽管如此，有研究指出LoRA模型的效果可能优于Hypernetwork。
- Hypernetwork也可以简单理解为低配版的LoRA，适用于画面风格转换和生成特定模型和人物。
