文章目录
- 架构设计核心思想
- 关键技术实现
- 优势分析
LoFA: Learning to Predict Personalized Priors for Fast Adaptation of Visual Generative Models
https://github.com/GAP-LAB-CUHK-SZ/LoFA
https://arxiv.org/abs/2512.08785
https://jaeger416.github.io/lofa/
架构设计核心思想
新架构的核心在于通过两阶段学习机制替代传统的直接指令-LoRA权重映射方式。原始基础模型权重作为输入，结合交叉注意力机制动态融合用户指令特征，形成更高效的适配关系建模。
关键技术实现
响应图谱预测阶段
网络首先生成低维响应图谱（维度显著低于LoRA权重），该图谱结构简单且能捕捉指令与基础权重的关键交互模式。通过压缩表示空间，降低模型学习复杂度。
LoRA权重引导阶段
利用响应图谱作为先验知识，指导最终LoRA权重的生成。该阶段通过注意力机制识别权重中需重点适配的区域，避免全局参数调整带来的不稳定性。交叉注意力层动态计算指令与基础权重的关联强度，实现局部精细化适配。
优势分析
- 训练效率提升：两阶段分解减少直接预测高维LoRA权重的计算负担。
- 稳定性增强：响应图谱作为中间监督信号，缓解梯度传播中的噪声问题。
- 可解释性改进：响应图谱可视化可辅助分析模型对指令的敏感区域。
