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kohya 的 MOSS-Image 控制 LoRA 方案
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AI 综述
2026 年 10 月 27 日，AGI Hunt 报道，知名 SD 训练工具作者 kohya 实测了 MOSS-Image 的 Control LoRA 新实现。该实现改用 kv cache，推理开销约为 concat 方式的一半，仅比普通推理慢 20% 左右。kohya 还为每个 block 训练 gate，实现按 block 开关 Control LoRA，从而把开销进一步压到普通推理 +10% 的水平。报道称，该方案对图像生成控制模型的部署效率有实际参考价值。目前公开信息仅为这次实测结果，尚无更多实现细节披露。
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最新进展10月27日 21:09
kohya 实测 kv cache 版 Control LoRA，推理开销约为 concat 方式一半，仅比普通推理慢约 20%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AGI Huntkohya 实测 MOSS-Image Control LoRA：kv cache 方案推理开销降至 concat 一半
知名 SD 训练工具作者 kohya 实测 MOSS-Image 的 Control LoRA 新实现，改用 kv cache 后推理开销约为 concat 方式的一半，仅比普通推理慢 20% 左右。他还为每个 block 训练 gate，实现按 block 开关 Control LoRA，可将开销压到普通推理 +10% 的水平。该方案对图像生成控制模型的部署效率有实际参考价值。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。