KohakuBlueleaf/LyCORIS

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01LoRA/LoCon, LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA 및 네이티브 파인튜닝을 구현합니다.
• 02kohya sd-scripts, Naifu-Diffusion, HCP-Diffusion 학습과 연동됩니다.
• 03임의의 PyTorch 모듈에서 사용할 수 있는 독립형 래퍼 API를 제공합니다.
• 04모델을 형식 간에 변환하고 체크포인트에 다시 병합하는 스크립트를 제공합니다.
• 05백엔드를 자동으로 선택하는 실험적인 fused 커널을 포함합니다.

활용 사례

• Stable Diffusion 모델용 커스텀 캐릭터 또는 스타일 LoRA 계열 어댑터를 학습합니다.
• LoRA, LoHa, LoKr를 비교해 이미지 모델에 적합한 파인튜닝 기법을 선택합니다.
• 독립형 래퍼를 통해 커스텀 PyTorch 모델에 파라미터 효율적 어댑터를 추가합니다.
• HCP-Diffusion 결과물을 AUTOMATIC1111의 web UI에서 사용할 수 있도록 변환합니다.

빠른 시작

1. 1

   PyPI에서 패키지를 설치합니다

   pip install lycoris-lora
2. 2

   퓨즈드 커널을 사용하려면 선택적으로 Triton을 설치합니다(실험적)

   pip install triton

사용 전 알아둘 점

• !퓨즈드 커널은 아직 초기 실험 단계이며 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다. 대체 옵션으로 torch 백엔드를 고정할 수 있습니다.
• !문서와 학습 워크플로는 kohya sd-scripts와 같은 외부 도구에 의존하므로 설정에 여러 구성 요소가 필요합니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

LyCORIS은(는) 무엇인가요?

Stable Diffusion 모델을 위한 파라미터 효율적 파인튜닝 기법(LoRA, LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA)을 구현한 Python 라이브러리입니다. LyCORIS는 Stable Diffusion을 위한 여러 파라미터 효율적 파인튜닝 알고리즘을 구현한 Python 라이브러리입니다. LoRA(LoCon 포함) 외에도 LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA와 네이티브 파인튜닝을 제공해, 이미지 모델을 커스터마이징할 때 충실도, 유연성, 다양성, 파일 크기 간의 균형을 조절할 수 있습니다.

LyCORIS은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

LyCORIS은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

LyCORIS은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. LyCORIS의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.

LyCORIS은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

Stable Diffusion 모델용 커스텀 캐릭터 또는 스타일 LoRA 계열 어댑터를 학습합니다. LoRA, LoHa, LoKr를 비교해 이미지 모델에 적합한 파인튜닝 기법을 선택합니다. 독립형 래퍼를 통해 커스텀 PyTorch 모델에 파라미터 효율적 어댑터를 추가합니다. HCP-Diffusion 결과물을 AUTOMATIC1111의 web UI에서 사용할 수 있도록 변환합니다.

LyCORIS는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 패키지를 설치합니다: pip install lycoris-lora 퓨즈드 커널을 사용하려면 선택적으로 Triton을 설치합니다(실험적): pip install triton

LyCORIS은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS