> 本文详细介绍了如何使用 PyTorch 从零开始编写 Stable Diffusion LoRA 训练脚本，包括数据预处理、模型修改、训练循环、参数保存与加载等关键步骤。特别强调了 LoRA 层的手动实现和在 UNet 的 Cross-Attention 层注入 LoRA 的原因，以及在其他层应用 LoRA 的可能性和注意事项。此外，还提供了代码示例和参数效率的讨论，帮助读者深入理解 LoRA 在 Stable Diffusion 微调中的应用。

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> 以下内容为 Cursor 中拥有 codebase 上下文的情况下与 claude-3.7-sonnet 的对话记录

在 `train_text_to_image_lora.py` 脚本中，LoRA（Low-Rank Adaptation）通过在模型的特定层中插入低秩矩阵来实现微调。这种方法通过添加两个低秩矩阵来调整模型的权重，而不改变原始权重，从而实现参数高效的微调。