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通过自己照片训练一个自己专属的FLUX模型，利用好FLUX的超强生图能力，从此想生成啥生成啥，实现写真自由

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大型语言模型（LLMs）虽然在适应新任务方面取得了长足进步，但它们仍面临着巨大的计算资源消耗，尤其在复杂领域的表现往往不尽如人意。

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比LoRA更高效的模型微调方法来了——

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席卷开源界的AI生图王者诞生了！发布半个月，Flux已经成为替代Midjourney的宠儿。各路开发者们开始用自己的照片微调LoRA，一人拿捏多种风格。

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“FLUX在线版”，新增一系列重磅功能！

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低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层，是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外，它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。

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为了让大模型在特定任务、场景下发挥更大作用，LoRA这样能够平衡性能和算力资源的方法正在受到研究者们的青睐。

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大模型应用开卷，连一向保守的苹果，都已释放出发展端侧大模型的信号。

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美国东北大学的计算机科学家 David Bau 非常熟悉这样一个想法：计算机系统变得如此复杂，以至于很难跟踪它们的运行方式。

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本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLM PEFT Fine-tuning）的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」