這是一個有趣的問題！在 LoRA（Low-Rank Adaptation）訓練中，使用相同基底模型生成的圖像作為參考集可能會提高訓練效果，這主要是因為以下幾個原因：
- 一致性：相同基底模型生成的圖像具有一致的風格和特徵，這有助於模型更好地學習和適應這些特徵，從而提高訓練效果。
- 減少噪音：使用相同基底模型生成的圖像可以減少數據集中的變異性和噪音，使模型更容易捕捉到關鍵特徵。
- 專注學習：當參考集中的圖像來自相同基底模型時，模型可以更專注於學習特定風格或特徵，而不會被其他不相關的變量干擾。
這些因素共同作用，使得 LoRA 訓練在使用相同基底模型生成的圖像作為參考集時，能夠取得更好的效果。希望這個解釋對你有幫助！如果你有其他問題，隨時告訴我哦。