LoRA 模型的全新玩法——AutoLoRA 带你体验 LoRA 检索与融合的魔法

2025-08-14 463

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简介： 为了充分挖掘魔搭社区 Diffusion LoRA 模型的潜力，我们开发了一个自动 LoRA 检索与融合框架：AutoLoRA。他可以根据输入的文本提示，从 LoRA 候选池中检索到个与提示词相关的LoRA，然后通过集成一个门控融合模块在生成图片的时候促进多个 LoRA 协同工作，充分发挥各个 LoRA 的能力。

论文：

https://arxiv.org/abs/2508.02107

模型：

https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/LoRAFusion-preview-FLUX.1-dev

代码：

https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/examples/flux/model_inference/FLUX.1-dev-LoRA-Fusion.py

01.引言

为了充分挖掘魔搭社区 Diffusion LoRA 模型的潜力，我们开发了一个自动 LoRA 检索与融合框架：AutoLoRA。他可以根据输入的文本提示，从 LoRA 候选池中检索到个与提示词相关的LoRA，然后通过集成一个门控融合模块在生成图片的时候促进多个 LoRA 协同工作，充分发挥各个 LoRA 的能力。

02.效果展示

检索+融合：社区赋能基模

在 FLUX.1-dev 上进行实验，对每个输入检索1-3个 LoRA，并使用融合模块把她们融合在一起进行生图。可以看到检索到的 LoRA 可以提升原图的细节和整体的美观程度。

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物体+风格：多元功能融合

单独测试融合模块的物体和风格LoRA融合，即保持了物体的一致性也融合了风格样式。

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风格+风格：实现奇思妙想

"a cat"

LoRA 1

LoRA 2

LoRA 3

LoRA 4

LoRA 1

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LoRA 2

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LoRA 3

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LoRA 4

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更多 LoRA 融合

3 个 LoRA 融合也能发挥作用，一个冰雪材质，加皮影戏，加一个背景 LoRA：

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03.技术亮点

如图所示，AutoLoRA 包括两个关键组件：1）基于权重编码的 LoRA 检索器和 2）细粒度的门控融合模块。

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我们先介绍 LoRA 检索器。要实现通过文本检索 LoRA 的功能，我们需要 LoRA 模型转化为一个embedding，但是面对一个模型权重参数，我们难以使用常规的方法对齐进行特征提取。为了解决这个问题，我们利用了一个权重编码器来对 LoRA 进行编码。具体来说就是把LoRA的每一层视为一个 token，首先通过一些可学习的查询和矩阵把 token 转化成 token embedding：.

把所有的层转换成embedding之后，我们可以得到一个 embedding 序列：，最后把用 Transformer Blocks 对其进行全局的特征提取，得到最终的 LoRA embedding: 。

LoRA 编码器的训练目标：使用对比损失进行训练，虽然我们拿不到 LoRA 模型的训练数据，但是在社区中每个 LoRA 通常会带有几张封面图，我们利用这些极其有限的数据构造一个数据集。首先使用 Qwen VL 为每张图片生成三段长度不同的描述来作为每个 LoRA 的文本标签，数据集格式如下：。

训练完之后我们就可以通过计算文本 embedding 与 LoRA embedding 之间的余弦相似度来在候选池检索最想关的LoRA，并且有新增的 LoRA 也不需要对模型重新训练。

接下来介绍我们的 LoRA 融合模块。之前的一些 LoRA 融合方法只能在少数且数量固定的 LoRA 上生效，为了进行可以把检索到的任意数量 LoRA 进行融合，我们提出了一个细粒度的门控融合机制，在线性层中利用可学习的门控模块感知扩散过程中原始模型和 LoRA 各个中间层的隐状态特征，动态计算不同维度的 LoRA 权重。

具体来说，在一个线性层中原始模型的输出为 , 个 LoRA 的输出为。首先对其进行归一化：

随后，通过三个专门的门控组件的协同计算每个 LoRA 的特定维度贡献权重：

其中表示 Base Feature Gate，用于建模原始输出的表示重要性；表示 LoRA-Specific Gate，用于感知每个 LoRA 适配器的差异化贡献；表示，用于捕获原始输出和 LoRA 输出之间的高阶交互特征。他们都是可学习的权重向量。表示 sigmoid 激活函数；\odot 表示逐元素乘法。门控矩阵中的用于确定第个 LoRA 在维度上的贡献。最后，该模块通过幅度校准将原始输出与加权后的 LoRA 输出进行集成：

其中是一个可学习的融合缩放参数，进一步确保融合的数值稳定性。

LoRA 融合模块的训练目标：我们使用一个抗干扰训练策略，即在训练的时候同时加载两个 LoRA，但是只用其中一个LoRA的图文进行训练，损失函数使用标准的 flow matching 损失。

04.本地推理

LoRA 融合模型可直接在 DiffSynth-Studio 中进行推理。

安装：

git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git  
cd DiffSynth-Studio
pip install -e .

推理：

import torch
from diffsynth.pipelines.flux_image_new import FluxImagePipeline, ModelConfig
pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device="cuda",
    model_configs=[
        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="flux1-dev.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder/model.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder_2/"),
        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="ae.safetensors"),
        ModelConfig(model_id="DiffSynth-Studio/LoRAFusion-preview-FLUX.1-dev", origin_file_pattern="model.safetensors"),
    ],
)
pipe.enable_lora_magic()
pipe.load_lora(
    pipe.dit,
    ModelConfig(model_id="cancel13/cxsk", origin_file_pattern="30.safetensors"),
    hotload=True,
)
pipe.load_lora(
    pipe.dit,
    ModelConfig(model_id="DiffSynth-Studio/ArtAug-lora-FLUX.1dev-v1", origin_file_pattern="merged_lora.safetensors"),
    hotload=True,
)
image = pipe(prompt="a cat", seed=0)
image.save("image_fused.jpg")