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本文介绍了微软和伊利诺伊大学研究人员开发的Multi-LoRA Composition方法，旨在解决在模型中应用多个LoRA构建复杂图像时出现的图像失真和细节控制难题。
该方法包括LoRA Switch和LoRA Composite两种，无需微调即可集成多个LoRA一起使用，保持每个LoRA的权重完整性。
通过使用GPT-4V进行评测，研究人员发现LoRA Switch在图像合成质量方面表现出色，而LoRA Composite在图像质量生成方面表现优异。
此外，文章还提到了首个面向LoRA组合图像生成的专业测试基准ComposLoRA，该基准包含6大类、22个LoRA模型和480个组合样本，可全面评价不同的LoRA组合。
实验结果显示，新提出的两种组合方法在保证图像质量的同时，相比目前主流的LoRA融合技术，可以实现更协调、逼真的多元素图像生成效果。
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