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本文主要用来介绍AI绘图工具,及模型概念。
特点:属于大模型,参数多,训练时间长,泛化性,通用性,实用性,适用于各种场景的绘图
描述:大模型的微调技术,训练一个好的AI绘图模型需要强大的计算资源。
Embedding对于复杂的词汇的调整结果并不大好,定义人物需要的关键饲少,所以适用于对人物的圳练,模型较小,几十KB
Hypernetwork会影响整个U-NET的参数生成,理论上更适合风格的训练,模型较小,几十M。
要求提供:"特征词+类别"和“类别”。
特点:适合人物训练
全名:Low-Rank Adaptation of Large Language Models
特点:仅调整局部参数,模型小。
描述:一种神经网络结构,通过添加额外的条件来控制基础扩散模型
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