LoRA（低秩适应）的高效能力已在文生图领域获得广泛应用，可以准确渲染、融合图像中的特定元素，例如，不同字符、特殊服装或样式背景等，同时可对图像进行压缩、去噪、补全进行优化操作。
但想在模型中应用多个LoRA构建更复杂的图像时，会出现图像失真、难以控制细节的难题。因此，微软和伊利诺伊大学的研究人员开发了Multi-LoRA Composition（多重 LoRA 组合方法）。
该方法包括LoRA Switch和LoRA Composite两种，无需微调就能集成多个LoRA一起使用，并且能保持每个LoRA 的权重完整性。
研究人员使用GPT-4V对该方法进行了综合评测，结果显示，LoRA Switch 在图像合成质量方面表现出卓越的性能，而 LoRA Composite 在图像质量生成方面表现出色，并且随着LoRA数量的增长效果将更明显。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2402.16843
Github地址:https://github.com/maszhongming/Multi-LoRA-Composition
项目地址:https://maszhongming.github.io/Multi-LoRA-Composition/
LoRA Switch
LoRA Switch的技术原理是在每一个消噪步骤中， 选择性地激活一个LoRA模型，同时在多个LoRA模型之间轮流切换，确保每个元素都能得到充分的渲染。
LoRA Switch主要由3大块组成:1）扩散模型，用于生成图像的基模型，并执行顺序消噪的过程;2)多个LoRA模型，每个LoRA模型专门渲染图像中的一个元素，例如，人物、服装、背景、风格等;
3）切换功能，用户控制在消噪步骤中，按需激活每一个LoRA模型。
LoRA Switch的底层运行机制包括:首先设置LoRA模型的激活顺序，如先后激活人物LoRA、服装LoRA、风格LoRA等。
然后从第一个LoRA模型开始生成图像，每隔N个消噪步骤就切换激活下一个LoRA。当切换完所有LoRA后，再从头开始新的一轮切换，直到图像最终生成。
例如，在虚拟试穿场景中，LoRA Switch会在连续的去噪步骤中轮换角色LoRA和服装LoRA，从而确保每个元素都以精确和清晰的方式呈现。
LoRA Switch可以确保每个元素都得到充分渲染，避免了直接融合LoRA权重矩阵时出现的不稳定问题，也可以灵活调整LoRA之间的切换速率，适应不同的场景。
LoRA Composite
LoRA Composite的技术原理是在每个消噪步骤计算每个LoRA的无条件和有条件分数估计。然后对这些分数进行平均，作为图像生成过程的指导。这样可以极大平衡不同LoRA的作用，实现更协调的成像合成。
LoRA Composite主要包括2大块:1）扩散模型，用于执行去噪流程;2)多个LoRA模型:对扩散模型的参数进行适应，每个LoRA负责渲染一个元素。
LoRA Composite在运行时，首先计算每个LoRA模型的无条件和条件分数估计，然后对所有LoRA模型的分数进行平均，得到一个综合分数。以这个综合分数作为指导，驱动扩散模型执行顺序消噪过程并逐步生成图像。
与LoRA Switch不同的是，LoRA Composite综合了所有LoRA，并直接影响扩散过程，而不是操纵权重矩阵。
LoRA Composite可以集成任意数量的LoRA，并突破了目前研究中通常只合并两个LoRA的技术限制。
评估数据集
研究人员还开发了首个面向LoRA组合图像生成的专业测试基准ComposLoRA。该基准包含6大类、22个LoRA模型，480个组合样本，可以全面评价不同的LoRA组合。
实验结果表明，在保证图像质量的同时，新提出的两种组合方法相比目前主流的LoRA融合技术，可以实现更协调、逼真的多元素图像生成效果。尤其是使用数量较多的LoRA组合时，生成高质量的效果更加明显。
