本文探讨了基于LoRA微调Stable Diffusion XL（SDXL）模型在COIL-100数据集上的应用。实验发现，该方法能有效学习目标物体的特征，但也存在过拟合训练数据背景、生成图像细节不足等问题。研究详细分析了LoRA在注意力层的运作机制，并探讨了不同LoRA scale对生成质量的影响，为特定实例的生成模型微调提供了实践参考。