ComfyUI 相关博客目录：
在 AI 绘画领域，ComfyUI 是一款备受欢迎的工具，而 LoRA 模型的加入更是为创作带来了更多可能。本文将详细介绍如何在 ComfyUI 中使用 LoRA 模型，包括 LoRA 模型的原理、安装方法以及工作流的搭建。
LoRA模型的原理
如果你是AI绘图的忠实用户，或许你早已耳闻 LoRA。它堪称是AI绘图神器之一。
LoRA，即 Low-Rank Adaptation of Large Language Models，最初是为了高效微调大型语言模型而提出的，后来广泛应用于 AI 绘画模型中。它的核心原理是通过引入可训练的低秩矩阵，对预训练模型的特定层进行微调。
在传统的模型微调中，需要对整个模型的参数进行更新，这不仅计算成本高，而且容易导致过拟合。LoRA 模型则是在模型的某些层后添加两个可训练的低秩矩阵（一个降维矩阵和一个升维矩阵），只对这两个低秩矩阵进行训练，这样一来，就大大减少了需要训练的参数数量，提升了训练效率。这样，在不改变原始模型权重的情况下，能够快速适应新的任务或数据集，同时保持了模型的泛化能力。例如，在绘画模型中，LoRA 可以针对特定的风格、主题等进行微调，让模型生成符合特定要求的图像。就好像我们想要一幅画像，画像中有一个微笑的女人，那么，不同的画风会带来极大的差异，有可能是蒙娜丽莎，也有可能是幼稚园插画。通常我们会在 prompt 中描述我们想要的艺术风格，但这样做的效果很难让人满意，而 LoRA 则可以帮助我们实现对风格的精准把控。
总结就是，LoRA能够让我们灵活地指定个性风格，同时因为其模型小、参数少，训练快，效率高，应用起来也十分方便。
LoRA模型的安装
LoRA 模型既然那么好用，我们应该去哪里下载呢？大多数AI绘图的社区都有提供 LoRA 模型下载，例如C站（civitai: https://civitai.com）、L站（liblib: https://www.liblib.art/）等。 more >>
