在文本到图像生成的领域中，精确渲染特定元素（如独特字符或风格）是一大挑战。现有的方法在有效组合多个低秩适应（Low-Rank Adaptations, LoRAs）时面临困难，尤其是当需要集成的LoRAs数量增加时，这限制了复杂图像的创造。
Multi-LoRA Composition for Image Generation 通过探索如何有效组合多个低秩适应（LoRAs）以生成复杂图像的研究项目。通过对解码过程中心的视角，该项目提出了两种无需训练的方法：LoRA Switch 和 LoRA Composite，旨在解决现有方法在集成增多的LoRAs时面临的挑战。
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