LoRA 在图像生成领域如何应用？

1. 扩散模型微调

LoRA 被广泛应用于 Stable Diffusion 等扩散模型的微调。通过冻结原模型、注入低秩分支，用户可用少量图片训练出特定风格、角色或概念的 LoRA 模型。

2. 体积小、训练快

相比 Dreambooth 等全量微调方式，LoRA 训练出的模型文件通常只有数 MB，训练时间可缩短至数分钟到十几分钟，便于分享、存储与多概念组合使用。

3. 风格控制灵活

在推理阶段，LoRA 权重可与基础模型搭配，并通过缩放因子调节风格强度，实现画风的连续控制，已成为 AI 绘画社区中流行的自定义风格方案。