LoRAとは「Low-Rank Adaptation」

AI で画像を生成するときに　LoRAということがば出てきて、いったい何？とおもったので


もちろん、"LoRA"という用語の意味を簡単かつ丁寧に説明します。

"LoRA"は「Low-Rank Adaptation」の略語です。この用語は主にデータ解析や機械学習の文脈で使われます。これを分かりやすく説明するために、以下の要素を説明します。

Low-Rank（低ランク）: データ行列やテンソルのランクは、データの情報を持つ次元の数を表します。低ランクは、データが本質的に簡単で、不要な情報やノイズが少ないことを示します。高ランクは複雑なデータを表し、多くの情報が含まれていることを示します。

Adaptation（適応）: データ分析や機械学習では、モデルやアルゴリズムが新しいデータに適応できることが重要です。新しいデータに合わせてモデルを調整するプロセスを適応と呼びます。

"LoRA"は、低ランクのデータに対して適応的な方法を指す用語です。つまり、この手法は、データが比較的簡単で、冗長な情報が少ない場合に適用され、データの特性に合わせてモデルを調整することを可能にします。これにより、データの特性を最大限に活用し、効率的に情報を抽出できるようになります。

簡単に言えば、"LoRA"はシンプルで情報が限られているデータに対して、効果的な適応を行う手法やアプローチを指します。


以上　簡単ですよね！　　うーーーんよくわからん！　ってか？？？

画像生成AIに追加で学習させてその生成結果を調整する仕組みのことです。
モデルの画像に追加で画像を登録して新しい画像のモデルを作る
AIにどんどんと、追加で教え込んでその結果データ（画像）を作ってもらうということですね。