sd-webui-traintrain

在 WebUI 里点几下就能训练自己的 LoRA 模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 模型训练 🍴 复刻 13 🐛 待处理 4 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 226
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费扩展，需自行部署

项目预览

sd-webui-traintrain 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类模型训练
开发团队hako-mikan
GitHubhttps://github.com/hako-mikan/sd-webui-traintrain
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费扩展，需自行部署
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
GitHub 星标★ 226
上线时间2024-01-19 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积4.0 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态较活跃
收录时间2026-09-18
浏览次数3

项目介绍

sd-webui-traintrain 是 Stable Diffusion WebUI 的 LoRA 训练扩展，让用户无需离开熟悉的 WebUI 界面就能训练自己的 LoRA 模型。它解决的核心问题是：传统 LoRA 训练需要配置独立脚本、处理数据集目录、手动调参，对非专业用户门槛较高。该扩展把训练流程嵌入 WebUI，提供数据集配置、训练参数设置、训练进度查看和模型输出管理，支持基于已有底模训练角色、画风或概念 LoRA。用户只需准备图片和标注，在界面中填写参数即可启动训练，训练完成后可直接在 WebUI 中加载使用。项目用 Python 编写，与 WebUI 的扩展机制集成，适合想快速尝试 LoRA 微调、不想折腾命令行环境的 Stable Diffusion 用户。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 226

核心亮点

  • 直接集成在 Stable Diffusion WebUI 中，无需单独配置训练环境
  • 提供图形化参数面板，降低 LoRA 训练的操作门槛
  • 训练产物可直接在 WebUI 中加载测试，流程闭环

不足之处

  • 项目星标较少，更新和维护活跃度有限
  • 相比 kohya-ss 等成熟训练脚本，功能深度和参数覆盖可能不足

适用场景

  • 想训练特定角色 LoRA 但不想碰命令行的 WebUI 用户
  • 快速验证某个画风或概念能否用 LoRA 复现
  • 在已有 WebUI 工作流中顺手完成小规模微调实验

替代项目

kohya-ss/sd-scripts、derrian-distro/LoRA_Easy_Training_scripts_Backend

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