AI绘画中两种模型的比较!作图真的细腻,堪比真人!

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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#头条创作挑战赛#以前的文章已经简单介绍了什么是”CHECKPOINT MERGE”模型,和什么是”LORA”模型。现在将两种模型的说明进行一个简单的比较。

个人结论:”LORA”模型一般都比较小,几百MB就可以下载下来了。”CHECKPOINT MERGE”模型一般都比较大,都是GB级别的。

其他的比较还没有具体做,以后可能会逐步实验之后给出吧。如果喜欢请关注。下面这个图片来自网络,一个作者分享的模板,叫做国风3 系列。做的真的好。使用的是 CHECKPOINT 模型。

AI绘画中两种模型的比较!作图真的细腻,堪比真人!

以下内容来源于科技,最近发现科技并不是特别准确,以下内容仅供参考!如果发现不准确欢迎指正!

“CHECKPOINT MERGE”

“CHECKPOINT MERGE” 是一种模型保存和恢复技术,用于在训练期间定期将当前模型的参数保存到磁盘上,并在需要时使用这些参数文件来恢复模型状态并继续训练。它通常用于大型神经网络的训练,特别是在多台计算机上分布式训练时。

“CHECKPOINT MERGE” 是一种用于模型压缩的技术,它通过将已训练好的多个模型的参数合并来减少模型大小,从而提高模型的推理速度和存储效率。

“CHECKPOINT MERGE” 是一种模型检查点合并方法,用于将多个训练时保存的模型检查点文件合并为一个单独的文件,以便在不同的计算机、环境或任务中使用已训练好的模型。

“LORA”

“LORA” 是一种基于深度学习的远程无线设备定位方法。该方法使用多层感知器(MLP)模型对从无线传感器节点收集的信号进行处理,并预测设备的位置。与 “CHECKPOINT MERGE” 不同,”LORA” 是用于位置估计的模型,而不是模型保存和恢复技术。

而 “LORA” (Learned Optimized Rate Allocation) 是一种用于图像/视频压缩的技术,它利用神经网络来学习优化压缩比特率分配,以最大程度地减小失真,从而实现更高质量的压缩。

“LORA” 是一种基于神经网络的语言模型,采用局部敏感哈希(LSH)技术来加速相似度计算,并可用于自然语言处理任务,如文本分类、信息检索等。

这些模型的特点如下:

CHECKPOINT MERGE 模型:

可以在多个计算机、环境或任务中共享已训练的模型。可以减少存储空间占用和管理成本。可以方便地进行模型版本控制和追踪。

LORA 模型:

使用LSH技术可以快速计算相似度,加速了模型的推理过程。可以应用于多种自然语言处理任务,如文本分类、信息检索等。在处理大规模数据集时具有较高的效率和可扩展性。

“CHECKPOINT MERGE”样例

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以上都是 国风3系列。做的真的好。

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“LORA”模型样例

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