lora-scripts

傻瓜式训练 Stable Diffusion 模型，点点鼠标就能炼出专属 LoRA

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 687 👀 关注 37

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 6219

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，AGPL-3.0许可，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

lora-scripts 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成

开发团队Akegarasu

GitHubhttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，AGPL-3.0许可，可免费使用和修改，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型dreambooth,finetune,lora,stable-diffusion

GitHub 星标★ 6219

上线时间2023-01-22 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积8.7 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

lora-scripts 是一个基于 kohya-ss 训练器的 Stable Diffusion 模型训练工具，提供 LoRA 和 Dreambooth 训练脚本及图形界面。它解决了普通用户难以通过命令行完成模型微调的问题，将复杂的训练参数配置封装成直观的 GUI 操作，支持数据集管理、训练参数预设、模型预览等功能。核心能力包括：支持多种扩散模型架构（如 SD1.5、SDXL），提供 LoRA、Dreambooth、Finetune 等多种训练方式，内置图像预处理和标签编辑工具，并支持分布式训练和断点续训。项目旨在降低 AI 绘画模型定制门槛，让创作者无需深入编程即可训练出个性化风格或角色模型。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6219

技术标签

dreambooth finetune lora stable-diffusion

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 15 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

Windows 或 Linux 操作系统
本地已安装 Python 环境（安装脚本会自动创建 venv 虚拟环境）
网络可访问 GitHub 与 Python 依赖源（用于下载依赖）

安装与启动步骤

1获取项目代码

从 GitHub 仓库克隆 lora-scripts（或从 Releases 页面下载压缩包），然后进入项目目录。
```
git clone https://github.com/Akegarasu/lora-scripts
your/path/lora-scripts
```
2Windows 安装依赖

在项目目录下运行 install.ps1，脚本会自动创建 venv 并安装必要依赖。
```
.\install.ps1
```
3国内用户安装

中国大陆用户请改用 install-cn.ps1，使用国内源安装依赖，速度更快。
```
.\install-cn.ps1
```
4Linux 安装依赖

在 Linux 下运行 install.bash，脚本会创建 venv 并安装必要依赖。
```
bash install.bash
```
5Windows 启动 GUI

依赖安装完成后运行 run_gui.ps1 启动训练图形界面（Train WebUI）。
```
.\run_gui.ps1
```
6Linux 启动 GUI

在 Linux 下运行 run_gui.sh 启动同一套训练图形界面。
```
bash run_gui.sh
```
7手动运行训练脚本

如需传统方式训练，可跳过 GUI，直接在 venv 环境下手动运行仓库内的训练脚本。