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Ostris
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Ostris发布Ideogram 4 Turbo LoRA，加速图像生成
Ostris发布了Ideogram 4 Turbo的LoRA（Low-Rank Adaptation）模型，旨在显著减少图像生成步数。该LoRA模型可在短短2到8步内生成高质量图像，无需CFG或无条件模型。开发者还在完善一种连续的Turbo训练方法，这可能会带来未来的更新。
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Ideogram 4 显存 hack 使用 Differential LoRA 减半使用量
Ostris 开发的一种名为 Differential LoRA 的新技术，旨在降低使用 Ideogram 4 的显存要求。该方法提取 Ideogram 4 的条件模型和无条件模型权重之间的差异，然后进行微调。生成的 LoRA 可以替代完整的无条件模型，有效减半显存使用量，同时保持可比的图像质量。
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轻松在本地创建自定义Stable Diffusion角色LoRA
一位Reddit用户分享了一种在本地为Stable Diffusion创建自定义角色LoRA（Low-Rank Adaptation）的简单方法。该过程包括生成一个基础角色图像，使用Flux2Klein和BFS Lora等特定模型进行换脸技术来创建数据集，然后使用ostris的ai-toolkit等工具训练LoRA。用户建议大约20张图像足以构成一个好的数据集。