LORA模型，全稱Low-Rank Adaptation of Large Language Models，是一種用於微調大型語言模型的訓練技術。它特別適用於Stable Diffusion模型，作為一種外掛程式，允許使用少量數據進行訓練，以調整模型的生成風格或添加新的人物/IP。LoRA模型的特點是檔案大小適中（通常在2-200MB之間），提供了在檔案大小和訓練能力之間的良好平衡。
LoRA模型通過學習神經網路中各層之間的權重來提高模型性能。它將每一層視為可加權的特徵提取器，通過調整權重來最佳化模型在不同任務上的表現。具體來說，LoRA模型通過對權重的調整，讓不同的層在不同的任務上發揮更好的作用。每一層的權重由兩部分組成：上一層和下一層的權重。當前層的權重可以表示為( w_i = \alpha_i \cdot W_{i-1} \cdot W_{i+1} )，其中(\alpha_i)為學習到的可學習參數，(W_{i-1})和(W_{i+1})分別為上一層和下一層的權重。
LoRA模型的套用場景廣泛，主要套用於處理複雜數據，如自然語言處理和計算機視覺。在自然語言處理領域，它可以用於提高文本分類、情感分析等任務的性能；在計算機視覺領域，它可以用於提高圖像分類、物體檢測等任務的性能。
總結來說，LoRA模型是一種有效的微調技術，適用於大型語言模型和Stable Diffusion模型，它能夠在不顯著增加存儲負擔的情況下，提供良好的訓練效果和模型性能提升。