本文主要讲解两点：

  1. lora中的strength_model和strength_clip在代码中是如何起作用的；
    在这里插入图片描述
  2. 解释提示词的权重如：(girl:1.2)是如何起作用的。

解析

  1. lora中的strength_model和strength_clip在代码中是如何起作用的；strength_model是控制lora在unet中的权重；strength_clip是控制lora在clip中的权重；
    a. 如下图代码所示，首先获取lora的两个低秩矩阵；
    b. 然后获取计算尺度因子alpha;
    b. 然后两个矩阵相乘得到lora_diff；
    c. 最后，模型的原始权重 = 模型的原始权重 + strength_model* alpha* lora_diff，完成；
    在这里插入图片描述

  2. 解释提示词的权重如：(girl:1.2)是如何起作用的。
    a. 如果提示词有权重的话，会获取一些特殊的字符的id，to_encode中有两个列表，每个列表长度(77,)；
    b. 把to_encode放到encode中得到feature，out（2,77，1280）；第一个是prompt feature把它作为x0，第二个是empty feature把它作为x1；
    c. 第三步返回的提示词特征的计算公式就是：out = weight*x0+(1-weight)*x1;

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最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。
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2a02546e * add type hints to folder_paths.py * replace deprecated standard collections type hints * fix type error when using Python 3.8 4 个月前
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