概要
このツールは、拡散モデル（特にStable Diffusion）を効率的にファインチューニングするためのLow-rank adaptation (LoRA)実装です。
従来のDreambooth法に比べ約2倍高速で、最終モデルサイズが1MB〜6MBと非常に小さいのが特徴です。
画像生成AIのカスタマイズに興味がある研究者や開発者、また限られたリソースでモデルの性能を向上させたいユーザーに適しています。
Huggingfaceの`diffusers`ライブラリとの互換性があり、CLIP、Unet、トークンのパイプラインチューニングや、インペインティングへの対応、そしてLoRAモデルのマージ機能も提供します。
WebデモやColabの実行例も用意されており、手軽に試すことができます。
互換性・特徴
- LoRA
- Stable Diffusion
- Huggingface Diffusers
- Python
- CLI
- GPU必須
基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
| Stars | 7,539 |
| Forks | 493 |
| カテゴリ | 画像生成 |
| アクティビティ | mid |
最新のissue
- Stable Diffusionにおけるimg2img Loraのトレーニング方法について (更新: 2025-10-09 / About How to train an img2img Lora for SD)
- inject_trainable_lora_extended()関数の利用方法について (更新: 2025-06-20 / how can i use inject_trainable_lora_extended() function)
- この問題の解決方法についてご存知であれば教えていただけますでしょうか？ (更新: 2025-06-14 / Please do u know how to resolve this)
- ValueError: Loraがインジェクトされていないというエラーが発生しました (更新: 2025-03-18 / ValueError: No lora injected.)
- ‘SiglipImageProcessor’を’transformers’からインポートできませんというエラー (更新: 2025-02-16 / cannot import name ‘SiglipImageProcessor’ from ‘transformers’ (/usr/local/lib/python3.10/site-packages/transformers/__init__.py))
最新リリース: v0.1.7 (2023-02-13)