sd-lora-trainer

拖入图片，一键训练专属 LoRA，快速定制 SD 模型风格

sd-lora-trainer 是一个用于训练 Stable Diffusion 模型 LoRA 和 embedding 的开源工具，支持 SDXL 和 SD1.5 两种主流基础模型。它解决了用户需要自定义风格、角色或概念时缺乏轻量训练方案的问题，提供从数据准备到模型导出的完整流程。核心能力包括：基于扩散模型的低秩适配训练，支持多种采样器和优化器，内置图像预处理与标签生成功能，并可与 AUTOMATIC1111 等 WebUI 无缝集成。项目采用 Python 实现，依赖 PyTorch 生态，适合个人开发者或小型团队快速上手，无需深厚机器学习背景即可训练出可用的 LoRA 模型。

开源 unknown 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 70

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成

开发团队edenartlab

所属国家

官网地址https://www.eden.art

GitHubhttps://github.com/edenartlab/sd-lora-trainer

定价模式unknown

价格说明官网为eden.art，提供在线服务，但具体定价信息未明确，需进一步确认。

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型embedding,lora,stable-diffusion

GitHub 星标★ 70

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-03-11 00:00:00

最近更新2026-05-12 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

核心亮点

支持 SDXL 和 SD1.5 双版本，覆盖主流模型生态
内置图像预处理和标签生成，降低数据准备门槛
提供命令行和简单配置，适合自动化训练流程

不足之处

文档/社区待观察
功能相对单一，缺少高级调参界面

适用场景

为特定角色或物品训练 LoRA 以生成一致形象
学习特定画风或艺术风格并应用到新图像
在本地环境快速实验 LoRA 训练，无需云端资源

替代项目

kohya-ss/sd-scripts、bmaltais/kohya_ss、Linaqruf/kohya-trainer

项目介绍

sd-lora-trainer 是模型训练领域的开源项目，由 edenartlab 开发，2024 年首次发布。

它收录于模型训练分类，该分类目前共有 522 个项目，GitHub 星标数为 70。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-05-12。官网为eden.art，提供在线服务，但具体定价信息未明确，需进一步确认。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：为特定角色或物品训练LoRA以生成一致形象。同类可对比的替代方案包括 kohya-ss/sd-scripts、bmaltais/kohya_ss、Linaqruf/kohya-trainer。

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