KohakuBlueleaf/LyCORIS

これは何？

主な機能

• 01LoRA/LoCon、LoHa、LoKr、(IA)^3、DyLoRA、ネイティブなファインチューニングを実装しています。
• 02kohya sd-scripts、Naifu-Diffusion、HCP-Diffusionによる学習に対応しています。
• 03任意のPyTorchモジュールで使えるスタンドアロンのラッパーAPIを提供します。
• 04モデル形式間の変換や、チェックポイントへの統合に使えるスクリプトを提供します。
• 05バックエンドを自動選択する実験的なfusedカーネルを搭載しています。

ユースケース

• Stable Diffusionモデル向けに、キャラクターやスタイルをカスタマイズするLoRA系アダプターを学習する。
• LoRA、LoHa、LoKrを比較し、画像モデルに使うファインチューニング手法を選ぶ。
• スタンドアロンのラッパーを使って、独自のPyTorchモデルにパラメータ効率の高いアダプターを追加する。
• HCP-Diffusionの出力を変換し、AUTOMATIC1111のweb UIで使えるようにする。

クイックスタート

1. 1

   PyPIからパッケージをインストールする

   pip install lycoris-lora
2. 2

   融合カーネルを使う場合は、任意でTritonをインストールする（実験的）

   pip install triton

使う前に知っておきたいこと

• !融合カーネルはまだ初期段階の実験的機能で、誤った結果を生成する場合があります。フォールバックとしてtorchバックエンドを固定できます。
• !ドキュメントやトレーニングのワークフローはkohya sd-scriptsなどの外部ツールに依存するため、セットアップには複数のコンポーネントが必要です。

収録されている特集

トピック

よくある質問

LyCORIS とは？

Stable Diffusionモデル向けに、LoRA、LoHa、LoKr、(IA)^3、DyLoRAなどのパラメータ効率の高いファインチューニング手法を実装するPythonライブラリ。 LyCORISは、Stable Diffusion向けの複数のパラメータ効率の高いファインチューニングアルゴリズムを実装したPythonライブラリです。LoRA（LoConを含む）に加え、LoHa、LoKr、(IA)^3、DyLoRA、ネイティブなファインチューニングにも対応しており、画像モデルをカスタマイズする際に、再現性、柔軟性、多様性、ファイルサイズのバランスを調整できます。

LyCORIS は無料で使えますか？ライセンスは？

LyCORIS は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

LyCORIS は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。LyCORIS の最終コミットは 2026年10月19日 です。

LyCORIS は何に使えますか？

Stable Diffusionモデル向けに、キャラクターやスタイルをカスタマイズするLoRA系アダプターを学習する。 LoRA、LoHa、LoKrを比較し、画像モデルに使うファインチューニング手法を選ぶ。 スタンドアロンのラッパーを使って、独自のPyTorchモデルにパラメータ効率の高いアダプターを追加する。 HCP-Diffusionの出力を変換し、AUTOMATIC1111のweb UIで使えるようにする。

LyCORIS のインストール方法は？

PyPIからパッケージをインストールする: pip install lycoris-lora 融合カーネルを使う場合は、任意でTritonをインストールする（実験的）: pip install triton

LyCORIS はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS