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문서의 [[#|]] 부분}}}}}}1. 개요
Low-Rank Adaptation대규모 모델의 파인튜닝 시 전체 가중치를 업데이트하는 대신 저랭크 행렬을 추가하여 학습 파라미터 수를 크게 줄여 효율성을 높인 방식이다.
원래 모델에 비해 훨씬 작은 추가적인 변화만을 학습하고 저장하기 때문에 용량이 작아서 특정 그림체나 캐릭터, 구도 전용 LoRA를 학습시키고 공유하기가 용이하다. 그래서 Civitai 등 생성형 인공지능 관련 커뮤니티에서 많이 사용되고 있다.
로라가 많이 사용되면서 LoCon, LoHa, DyLoRA, LoKr 등 다양한 변형들도 많이 생겼다.
학습된 LoRA 모델은 Stable Diffusion Web UI, ComfyUI 등 다양한 인터페이스에서 쉽게 적용할 수 있다. LoRA 파일을 해당 UI의 지정된 폴더에 넣고, 이미지 생성 시 프롬프트와 함께 LoRA 모델을 활성화하여 사용한다. LoRA의 적용 강도를 조절하여 생성 결과에 미치는 영향을 조절할 수도 있다.