KohakuBlueleaf/LyCORIS

O que é?

Recursos principais

• 01Implementa LoRA/LoCon, LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA e fine-tuning nativo.
• 02Integra-se aos pipelines de treinamento kohya sd-scripts, Naifu-Diffusion e HCP-Diffusion.
• 03Oferece uma API de wrapper independente compatível com qualquer módulo PyTorch.
• 04Disponibiliza scripts de conversão e merge para transferir modelos entre formatos e incorporá-los novamente a checkpoints.
• 05Inclui kernels fundidos experimentais com seleção automática de backend.

Casos de uso

• Treinar adapters personalizados do tipo LoRA para personagens ou estilos em modelos Stable Diffusion.
• Comparar LoRA, LoHa e LoKr para escolher um método de fine-tuning para um modelo de imagem.
• Adicionar adapters eficientes em parâmetros a um modelo PyTorch personalizado usando o wrapper independente.
• Converter saídas do HCP-Diffusion para uso na interface web do AUTOMATIC1111.

Início rápido

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   Instale o pacote pelo PyPI

   pip install lycoris-lora
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   Opcionalmente, instale o Triton para usar kernels fundidos (experimental)

   pip install triton

Antes de usar

• !Os kernels fundidos ainda estão em uma fase experimental inicial e podem produzir resultados incorretos; é possível fixar o backend do torch como alternativa.
• !A documentação e os fluxos de trabalho de treinamento dependem de ferramentas externas, como kohya sd-scripts, então a configuração envolve vários componentes.

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Tópicos

Perguntas frequentes

O que é LyCORIS?

Biblioteca Python que implementa métodos de fine-tuning eficiente em parâmetros (LoRA, LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA) para modelos Stable Diffusion. LyCORIS é uma biblioteca Python que implementa vários algoritmos de fine-tuning eficiente em parâmetros para Stable Diffusion. Além de LoRA (incluindo LoCon), oferece LoHa, LoKr, (IA)^3, DyLoRA e fine-tuning nativo, permitindo equilibrar fidelidade, flexibilidade, diversidade e tamanho do arquivo ao personalizar um modelo de imagem.

LyCORIS é gratuito? Qual é a licença?

LyCORIS é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

LyCORIS ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de LyCORIS foi em 19 de out. de 2026.

Para que posso usar LyCORIS?

Treinar adapters personalizados do tipo LoRA para personagens ou estilos em modelos Stable Diffusion. Comparar LoRA, LoHa e LoKr para escolher um método de fine-tuning para um modelo de imagem. Adicionar adapters eficientes em parâmetros a um modelo PyTorch personalizado usando o wrapper independente. Converter saídas do HCP-Diffusion para uso na interface web do AUTOMATIC1111.

Como instalar LyCORIS?

Instale o pacote pelo PyPI: pip install lycoris-lora Opcionalmente, instale o Triton para usar kernels fundidos (experimental): pip install triton

Onde consigo LyCORIS?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/KohakuBlueleaf/LyCORIS