论文对比了哪些LoRA秩？
在CIFAR-10的DDPM U-Net上对比了秩2、4、8、16、32，并保持固定优化设置。
Understanding LoRA Rank Trade-offs in Diffusion Model Fine-Tuning
（翻译）理解扩散模型微调中的LoRA秩权衡
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.10656: Understanding LoRA Rank Trade-offs in Diffusion Model Fine-Tuning
AI 摘要
arXiv论文研究扩散模型微调时LoRA秩的选择问题。作者在CIFAR-10上用DDPM U-Net对比秩2、4、8、16、32，固定优化设置，报告FID、可训练参数量、运行时间与显存占用，并用更长预算的DDPM运行和Tiny DiT骨干验证趋势。结果显示秩4取得最佳DDPM FID（124.1380），秩8接近（124.2136），更高秩收益有限但适配成本更大，支持中小秩作为固定训练预算下的实用默认选择。
AI 问答
哪个秩在DDPM上取得最佳FID？
秩4的FID最佳，为124.1380，秩8为124.2136，二者接近。
论文的主要结论是什么？
更高秩带来的收益有限而适配成本更大，因此在固定训练预算下，中小秩是实用的默认选择；该趋势在延长训练预算的DDPM和Tiny DiT骨干上得到验证。
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