LoRA(Low-Rank Adaptation)模型核心基础知识_lora模型的训练逻辑是首先冻结sd模型的权重

一、LoRA模型的概念

• LoRA的全称：Low-Rank Adaptation of Large Language Models，是一种微调模型，可以理解为stable diffusion模型的一种插件，用于满足一种特定的风格，或指定的人物特征属性；
• 我们可以使用SD模型+LoRA微调训练的方式，只训练参数量很小的LoRA模型，就能在下游细分任务中取得不错的效果；
• LoRA大幅降低了SD模型训练时的显存占用，因为并不优化主模型（SD模型），所以主模型对应的优化器参数不需要存储。但计算量没有明显变化，因为LoRA是在主模型的全参梯度基础上增加了“残差”梯度，同时节省了主模型优化器更新权重的过程。

二、LoRA模型的核心原理

（一）LoRA模型的训练逻辑

• 步骤一： 冻结训练好的SD模型的权重；
• 步骤二： 在SD模型的U-Net结构中注入LoRA模块，并将其与CrossAttention模块结合，并只对这部分参数进行微调训练；
• 步骤三： 训练好新的参数后，利用重参的方式，将新参数和老的模型参数合并。

（二）LoRA的参数合并方式

对于SD模型权重$W_0\in {\mathbb{R}}^{n\times m}$，我们不再对其进行全参微调训练，而是对权重加入残差的形式，通过训练$\Delta W$来完成优化过程：
$$W^{{}^{\prime }}=W_0+\Delta W$$
其中$\Delta W=A{B}^T$，$A\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$，$B\in {\mathbb{R}}^{d\times m}$，$d$就是$\Delta W$这个参数矩阵的秩，其通过低秩分解由两个低秩矩阵的乘积组成。由于下游细分任务的域非常小，所以d可以取得很小，很多时候可以取1。因此，在训练完成后，可以获得一个参数远小于SD模型的LoRA模型。

假设原来的是100x1024的参数矩阵，那么参数量为102400，LoRA模型将矩阵拆成了两个矩阵相乘，如果设置Rank=8，那么就是100x8的B矩阵与8x1024的A矩阵做矩阵乘法，参数量为800+8192=8992，整体参数量下降了约11.39倍。

矩阵乘积$A{B}^T$ 与SD模型的参数有相同的维度，同时分解出来的两个较小矩阵可以确保参数更新是在低秩情况下的，这样就显著减少训练的参数数量了。

• 对于矩阵A：使用随机高斯分布初始化
• 对于矩阵B：使用全0初始化
• 初始状态下这两个矩阵相乘的结果为0，从而保证初始阶段时只有SD模型（主模型）生效

参考：
深入浅出完整解析LoRA(Low-Rank Adaptation)模型核心基础知识
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图像生成：SD LoRA模型详解