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在DPM++2M SDE的基础上，使用Heun方法进行改进，进一步提高了图像生成的精度和稳定性，适合写实照片级别的图像生成。：结合了DPM++2M和SDE的优点，既能保持细节，又能提供稳定的生成效果，适合高质量图像生成。：在DPM++2M SDE的基础上进一步改进，提供更高的细节和质量，适合需要极高精度的图像生成。：适用于快速生成图像，虽然速度较快，但在细节和质量上可能略有欠缺，适合需要快速结果的

我们受到Li等人（2018a）以及Aghajanyan等人（2020）的启发，他们的研究表明，学习到的过参数化模型实际上位于一个低本征维度上。我们假设，在模型适应过程中权重的变化也具有低的“本征秩”，这促使我们提出了低秩适应（LoRA）方法。LoRA允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵来间接训练神经网络中的某些密集层，同时保持预训练权重不变。LoRA通过向这些密集层注入低秩矩阵来实现模

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