#LoRA

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

TCD是一种创新的蒸馏技术，可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成，有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型，可与多种现有模型和技术无缝集成。

TextGen实现了LLaMA、ChatGLM、GPT2等多种文本生成模型。该开源库支持大模型LoRA微调训练和高效推理,还包含UDA、Seq2Seq等经典生成模型。TextGen提供多个预训练模型,可用于对话生成、文本扩增、翻译等任务。项目开箱即用,便于研究人员和开发者快速构建文本生成应用。

ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。

BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

SAMed是一种基于Segment Anything Model的医学图像分割方法，通过低秩适应微调策略优化SAM模型。在Synapse多器官分割数据集上，SAMed达到81.88 DSC和20.64 HD的性能。由于仅更新部分参数，SAMed具有低部署和存储成本的优势。研究团队还推出了性能更高的SAMed_h版本，为医学影像分析提供了新的解决方案。

lora-svc是一个开源的歌声转换系统，集成了OpenAI的Whisper、Nvidia的BigVGAN和Microsoft的Adapter技术。该项目利用多语言语音识别、反混叠语音生成和高效微调等技术，实现高质量的声音转换。lora-svc提供完整的数据处理、模型训练和推理流程，支持自定义训练和灵活推理，适合研究声音转换技术的开发者和研究人员使用。

Flux Dev 1模型通过结合摄影与插图，实现创意的半插图半照片图像生成。使用'形式为 TOK'以提升风格，还可在 Replicate 上运行。此模型使用 FLUX.1-dev 基础，兼容差分库，提供丰富的创意表现选择。详见相关文档了解下载与操作指引。

Face Projection项目通过Flux.1 D LoRA模型，让文字或概念在面部图像上投射，创造独特的视觉场景。借助触发词f4c3_p40j3ct10n，用户能将文本转化为投影图像。项目适配Diffusers库，同时提供Safetensors格式模型权重下载，是一个灵活的视觉生成工具。请参阅官方文档获取更多详情和实例，探索技术与创意的全新结合。

SD3.5-LoRA-Linear-Red-Light项目通过利用Stable Diffusion 3.5和线性红光关键词生成高质量图像，在不同场景如万圣节装扮、猫咪与埃菲尔铁塔中展示多样化效果。这项技术强调其推理能力和过滤低分辨率图像的效果，经过Shakker-Labs的调优，支持在CUDA设备上运行，为图像生成提供高效解决方案。

3d_render_style_xl是基于Stable Diffusion XL的LoRA模型，用于生成高质量3D渲染风格图像。模型通过'3d style'、'3d'或'3d render'等提示词激活，建议使用0.7-1的LoRA权重。为获得最佳效果，推荐使用高分辨率修复功能。该模型为创作者提供了一种生成逼真3D风格图像的工具。

Flux Ghibsky Illustration是一个AI模型，结合了吉卜力工作室的奇幻风格和新海诚的大气美学，生成独特的梦幻风景插画。模型创造的场景融合了宁静的天空和精致的细节，适合制作富有想象力的视觉作品。使用'GHIBSKY style'触发词可生成插画。该模型基于FLUX.1-dev，经1000步训练，支持在Hugging Face和Replicate平台使用。

该项目利用FLUX.1-dev模型创建Midjourney风格的AI图像。其特点在于能将文本转换为艺术性强、细节丰富的图像，适用于人物、动物、室内等多种场景。模型通过特定触发词启动，支持多样化主题的图像生成。模型权重以Safetensors格式提供，可从Files & versions页面下载使用。

Koda Diffusion (Flux)是一个AI图像生成模型，专门模拟90年代初期的摄影风格。它生成的图像呈现出独特的复古美感，主要特点包括轻微褪色的色调、柔和的焦点效果，以及随机出现的漏光或胶片颗粒。这个模型尤其擅长创作自然而随意的日常场景，给人一种翻阅老照片或旅行日记的感觉。用户只需使用'flmft style'作为触发词，即可生成这种富有怀旧氛围的图像。

该项目是一个综合性的动漫风格LoRA库，涵盖了多种表情和视觉效果。包含各类眼睛样式（如猫眼、星形眼、心形眼等）、多样化的嘴型和表情（如邪恶笑容、感性表情等），以及视觉效果（如对比度调整、模糊效果等）。这些LoRA模型可为动漫风格图像创作提供丰富的表现力和多样性。

FLUX.1-dev-LoRA-add-details是一个针对FLUX.1-dev模型的增强LoRA，专注于提升图像真实感和细节表现，尤其优化了自然肤质效果。此LoRA无需特定触发词，建议使用1.0的缩放比例，也支持负值应用。通过FluxPipeline可轻松集成，适用于生成逼真的人物肖像和高质量插画风格图像。

Style Enhancer XL LoRA是基于Stable Diffusion XL框架的LoRA适配器，旨在增强Animagine XL 2.0的图像生成能力。该模型专注于提升动漫风格图像的质量和细节，并支持Danbooru标签系统，使图像生成更加精确和富有创意。它不仅能够改善动漫主题图像的整体风格，还可以模拟SD 1.5的经典艺术效果，为创作者提供了一个versatile的高质量动漫风格图像生成工具。

anime-detailer-xl-lora是基于Stable Diffusion XL的LoRA适配器，专为Animagine XL 2.0设计。通过概念滑块，用户可在-2到2范围内精确控制动漫风格图像的细节程度，实现从高度细致到抽象的多样化表现。该模型为动漫创作者提供了灵活的图像细节调节工具，并附有完整的安装和使用说明。

本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术，能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务，无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利，有助于推动NLP领域的发展。

How2Draw项目结合了稳定扩散、LoRA和模板技术，提供简化的图像创作体验。通过使用触发词How2Draw，用户可以从简单线条生成完整图像。作为Glif Loradex Trainer项目的一部分，该项目探索不同的训练技术并发布开源LoRA，旨在丰富艺术创作。在Glif平台，用户可以体验项目的早期版本，并符合BFL Flux Dev许可证免费访问Flux Dev训练。

这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型，针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化，用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能，在保持Stable Diffusion基础特性的同时，专注于城市场景的生成。

Sitad2是基于black-forest-labs/FLUX.1-dev开发的LoRA模型，通过Replicate平台训练而成。模型集成diffusers库，使用REALLISTICAIMODEL触发词进行图像生成，支持LoRA权重调整、合并和融合功能。

TCD是一款基于轨迹一致性蒸馏原理的开源项目，通过少步采样技术实现快速图像生成。该技术在保持高质量生成效果的同时，支持灵活调节采样步数和细节程度。作为SDXL的扩展模型，TCD可与社区模型、LoRA、ControlNet等技术无缝集成，并解决了传统对抗训练中的模式崩溃问题。

该LoRA模型通过FLUX.1-dev训练，主要用于生成具有自然光影和柔和色调的图像。模型可处理人像、街拍、风景和静物等日常场景，实现kodachrome胶片质感和光线泄漏效果。其特点是还原真实的光影层次和自然色彩，适用于需要呈现真实光影氛围的图像创作。

该项目为基于stable-diffusion-xl-base-1.0的LoRA微调模型，通过madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix进行VAE训练优化。项目提供Hugging Face API接口，开发者可使用Python实现文本到图像的转换功能。模型采用Safetensors格式发布，方便开发者进行集成部署和二次开发

Frosting Lane Flux是一款优化的Stable Diffusion LoRA模型，通过Flux Dev技术提升了Frosting Lane Redux的性能。模型专注于生成独特插图风格，使用'frstingln illustration'触发词。其Safetensors格式的权重文件可在项目页面下载，为创意工作者提供了强大的AI辅助工具。

使用Flux LoRA技术的AI涂色书模型，专为创意素材如涂色书和海报设计。利用合成数据集和Joy Caption Batch标注，用户可通过调整提示词和白色背景来获得理想效果。

模型专注于生成头身较低的少女图像，具有精致的眼部高光和细致的手部表现。通过多次模型合并实现高控制度的年龄和表情输出。尽管对LoRA兼容性有限测试，提供了调整建议。可使用简短描述词优化图像生成，并利用Hires.fix功能提升细节表现。用户可根据不同版本特性选择最适合的版本。

Graphic Novel Illustration是基于Stable Diffusion XL的LoRA模型，经由65张AI生成图像训练而成。该模型支持生成多种场景的漫画风格插画，包括科幻、后启示录、自然和奇幻主题。模型使用简单提示词即可生成具有独特艺术风格的漫画插画作品。

这是一个基于black-forest-labs/FLUX.1-dev的DreamBooth LoRA模型，专门生成毛线艺术风格图像。使用'yarn art style'触发词，模型可将各种主题转换为毛线编织艺术效果，包括人物肖像和奇幻场景。该模型支持diffusers库，便于开发者集成使用。

FLUX.1-dev-LoRA-One-Click-Creative-Template结合FLUX.1-dev和LoRA，实现便捷的创意图像生成。利用特定触发词，融合四张实景照片背景与卡通中心图像，推荐在diffusers中以1.0缩放使用。支持Python调用与Shakker AI在线生成，由Nvwa_model_studio开发并遵循非商业许可。

这款LoRA模型针对矢量艺术生成进行了优化，可通过提示词调整简单或复杂的图像风格。关键词“vector”用于触发生成过程，与稳定扩散技术结合，实现定制化视觉艺术的创作。模型使用CC0/公有领域图像训练，提供简约、复杂和黑白线条等风格选择。支持使用diffusers库加载，并提供Safetensors格式下载，适合追求定制化艺术创作的用户。

Hermes-3-Llama-3.1-8B-lorablated是一个移除了审查限制的开源语言模型。通过lorablation技术与task arithmetic合并方法，结合Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-LORA实现了更开放的对话能力。模型采用bfloat16数据类型，支持GGUF格式，可自由部署使用。相比原版模型，在保持合法性的基础上提供了更灵活的问答体验。

这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成，并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic'，可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段，但已经展示了很好的细节处理能力，特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户，可免费下载模型权重。