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由浙江大学与哈佛大学合作开发的LoRA模型在图像编辑领域取得了突破性进展。该模型仅使用传统方法0.1%的数据量和1%的训练参数，以极低的成本实现了高质量的图像编辑效果，部分性能甚至超越了Gemini和GPT-4o等商业大模型。这一成果使其在Hugging Face平台上的排名迅速攀升至第二位，为图像编辑技术的发展提供了新思路。

近期，浙江大学与哈佛大学联合开发的LoRA模型在图像编辑领域取得突破性进展，成功达到GPT-4o级别的图像编辑能力，并在Hugging Face平台模型排行榜中位列第二。随着Gemini、GPT-4o等大型商业模型的推出，基于文本的图像编辑任务备受关注。为提升图像编辑性能，高质量训练数据的获取及更大参数量模型的训练成为关键。

一项新研究提出了LoRI技术，该技术表明即使减少95%的可训练参数，LoRA模型性能仍能保持高水平。这项发表于2025年5月2日的研究由机器之心报道，挑战了传统上对模型参数数量的认知，并可能推动模型优化与资源效率的提升。