Lora-for-Diffusers

手把手教你用LoRA微调扩散模型，从入门到实战

这是一个面向AI图像生成研究者的LoRA微调教程项目，旨在用最易懂的方式讲解如何在diffusers框架中使用LoRA（低秩适配）技术。项目解决了Stable Diffusion等扩散模型微调门槛高、资源消耗大的问题，通过详细的代码示例和说明，帮助用户快速掌握LoRA的核心概念、训练流程和实际应用。核心能力包括：提供完整的LoRA训练脚本、支持多种Stable Diffusion模型、集成ColossalAI加速训练、展示与Stable Diffusion WebUI的配合使用，以及丰富的文本到图像生成示例。项目内容结构清晰，适合初学者从零开始学习LoRA微调，也方便研究者快速上手实验。

开源 free 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 821

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队haofanwang

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/haofanwang/Lora-for-Diffusers

定价模式free

价格说明开源教程项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型aigc,colossalai,diffusers,fine-tuning,guidebook,lora,stable-diffusion,stable-diffusion-webui,text-to-image

GitHub 星标★ 821

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-02-17 00:00:00

最近更新2026-09-18 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

教程式代码注释详尽，每一步都有解释，适合新手
集成ColossalAI加速，降低训练资源门槛
提供与WebUI配合的实用示例，直接落地生成

不足之处

文档/社区待观察
项目更新可能不够及时，依赖库版本变化需自行适配

适用场景

学习LoRA微调Stable Diffusion的入门教程
快速验证LoRA在自定义数据集上的效果
在有限GPU资源下进行扩散模型轻量微调

替代项目

diffusers官方LoRA示例、kohya-ss/sd-scripts、Lora-scripts

项目介绍

Lora-for-Diffusers 是模型训练领域的开源项目，由 haofanwang 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（821）位列前 30%，在模型训练分类中处于中上游。

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 2026-09-18。开源教程项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：学习LoRA微调StableDiffusion的入门教程。同类可对比的替代方案包括 diffusers官方LoRA示例、kohya-ss/sd-scripts、Lora-scripts。

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