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摘要：本文研究了人工智能驅(qū)動(dòng)的本地化模型訓(xùn)練在風(fēng)景園林領(lǐng)域的應(yīng)用，特別是基于Stable Diffusion的LoRA（Low-Rank Adaptation）模型的訓(xùn)練及其實(shí)際應(yīng)用。通過梳理回顧Stable Diffusion模型與LoRA模型的理論基礎(chǔ)、訓(xùn)練方法和特點(diǎn)，結(jié)合風(fēng)景園林專業(yè)的實(shí)際案例，詳細(xì)探討了這項(xiàng)技術(shù)在風(fēng)景園林設(shè)計(jì)、規(guī)劃中的具體應(yīng)用及其優(yōu)勢(shì)。實(shí)證表明，基于Stable Diffusion的LoRA模型不僅能夠顯著提升風(fēng)景園林設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量，還能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)計(jì)的個(gè)性化和精準(zhǔn)化。