（2024，动态 LoRA，LoRA Switch，LoRA Composite，组合图像生成）用于图像生成的多 LoRA 组合
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Multi-LoRA Composition for Image Generation
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目录
0. 摘要
2. 方法
2.1 基础
2.2. 通过以解码为中心的视角进行多LoRA组合
3. 实验
0. 摘要
低秩适应（Low-Rank Adaptation，LoRA）在文本到图像模型中被广泛利用，以准确呈现生成图像中的特定元素，如独特的字符或独特的风格。然而，现有方法在有效组合多个 LoRA 时面临挑战，特别是随着要集成的 LoRA 数量增加，从而阻碍了复杂图像的创建。在本文中，我们通过以解码为中心（decoding-centric）的视角研究了多 LoRA 组合。我们提出了两种无需训练的方法：LoRA Switch，它在每个去噪步骤中在不同的 LoRA 之间交替，以及 LoRA Composite，它同时整合所有 LoRA 以引导更一致的图像合成。为了评估提出的方法，我们建立了ComposLoRA，这是一个新的全面测试平台。它包含了 480 个组合集的各种 LoRA 类别。利用基于 GPT-4V 的评估框架，我们的研究结果表明，相对于流行的基准线，在使用我们的方法时性能有明显提高，特别是在增加组合中 LoRA 的数量时。
项目页面：https://maszhongming.github.io/Multi-LoRA-Composition
2. 方法
2.1 基础
LoRA Merge（Ryu，2023）的概念通过线性组合多个 LoRA 以合成一个统一的 LoRA 来实现，随后将其插入扩散模型中。具体而言，在引入 k 个不同的 LoRA 时，随后更新的矩阵 W' 在 ϵθ 中表示为
其中，i 表示第 i 个 LoRA 的索引，wi 是一个标量权重，通常是通过经验调整确定的超参数。LoRA Merge 已经成为在图像中协调呈现多个元素的主导方法，为各种应用提供了一个简单的基准。然而，一次合并太多个 LoRA 可能会破坏合并过程（Huang等，2023a），并且它完全忽视了在生成过程中与扩散模型的交互，导致图 2 中汉堡和手指的变形。
2.2. 通过以解码为中心的视角进行多LoRA组合
为了解决上述问题，我们的方法基于扩散模型的去噪过程，并研究在保持 LoRA 权重不变的情况下如何进行组合。具体分为两个视角：在每个去噪步骤中，要么仅激活一个 LoRA，要么同时激活所有 LoRA 来引导生成。
LoRA Switch（LoRA-S）。为了探索在每个去噪步骤中激活单个 LoRA，我们提出了 LORA Switch。该方法在扩散模型中引入了一个动态适应机制，通过在生成过程中在指定的间隔内顺序激活单个 LoRA。如图 2 所示，每个 LoRA 由一个与特定元素相对应的独特颜色表示，每个去噪步骤只激活一个 LoRA。在一组 k 个 LoRA 中，该方法从一个预先排列的排列序列开始；在图中的示例中，序列从黄色到绿色再到蓝色的 LoRA。从第一个 LoRA 开始，模型每 τ 步过渡到下一个 LoRA。这种循环持续进行，允许每个 LoRA 在 kτ 步之后轮流应用，从而使每个元素能够重复为图像生成做出贡献。每个去噪时间步 t（从 1 到所需的总步数）的激活 LoRA 由以下方程确定：
在这个公式中，i 表示当前激活的 LoRA 的索引，迭代从 1 到 k。取整函数（floor function） ⌊·⌋ 确保 i 的整数值在 t 时得到适当的计算。得到的权重矩阵 W'ₜ 被更新以反映来自激活的 LoRA 的贡献。通过每次选择一个 LoRA 进行启用，LORA SWITCH 确保将关注点集中在与当前元素相关的细节上，从而在整个过程中保持生成图像的完整性和质量。
LoRA Composite (LoRA-C)。为了探索在每个时间步骤中合并权重矩阵的情况下整合所有LoRA，我们提出了 LORA COMPOSITE (LORA-C)，这是一种基于无分类器引导范式的方法。该方法涉及在每个去噪步骤中分别计算每个 LoRA 的无条件和有条件的得分估计。通过聚合这些分数，该技术确保在整个图像生成过程中实现平衡的引导，促进了由不同 LoRA 表示的所有元素的协同整合。
形式上，设有 k 个 LoRA，让 θ′ᵢ 表示在整合第 i 个 LoRA 后的扩散模型 eθ 的参数。基于文本条件 c 得到的集体引导 ˜e(zt, c) 通过聚合每个 LoRA 的分数而得到：
在这里，wi 是分配给每个 LoRA 的标量权重，旨在调整第 i 个 LoRA 的影响。对于我们的实验设置，我们将 wi 设置为1，赋予每个 LoRA 相等的重要性。LORA-C 确保每个 LoRA 在去噪过程的每个阶段都能有效地发挥作用，解决了常与合并 LoRA 相关的鲁棒性和细节保留的潜在问题。
3. 实验
