在文本到图像生成的领域中,精确渲染特定元素(如独特字符或风格)是一大挑战。现有的方法在有效组合多个低秩适应(Low-Rank Adaptations, LoRAs)时面临困难,尤其是当需要集成的LoRAs数量增加时,这限制了复杂图像的创造。
Multi-LoRA Composition for Image Generation 通过探索如何有效组合多个低秩适应(LoRAs)以生成复杂图像的研究项目。通过对解码过程中心的视角,该项目提出了两种无需训练的方法:LoRA Switch 和 LoRA Composite,旨在解决现有方法在集成增多的LoRAs时面临的挑战。
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