lora-inspector

拆开 LoRA 黑盒,看清每层权重学了啥

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 7 🐛 待处理 5 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 101
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无在线服务

项目预览

lora-inspector 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rockerBOO
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无在线服务
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型analysis,lora,low-rank-approximation,machine-learning,pytorch
GitHub 星标★ 101
上线时间2023-04-01 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积865 KB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-09-28
浏览次数2

项目介绍

lora-inspector 是一个面向 Stable Diffusion 的 LoRA(低秩适配)模型检查工具,用 Python 编写。它解决的核心问题是:训练或下载得到的 LoRA 权重文件通常是黑盒,用户难以直观了解它到底学到了什么、影响了哪些层、强度如何。该工具通过解析 LoRA 的权重矩阵,对低秩分解中的 A/B 矩阵进行统计分析,帮助使用者查看各模块的秩、权重分布、相似度等信息,从而判断模型是否训练充分、是否过拟合、不同 LoRA 之间是否冲突。它适合在模型训练调试、LoRA 融合前评估、以及排查生成效果异常时使用,让原本不透明的适配器变得可观察、可比较,降低调参和排错的盲目性。

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 2026-09-28 · 当前星标 ★ 101

核心亮点

  • 直接解析 LoRA 权重矩阵,可视化各层秩与权重分布,定位异常层
  • 支持对比不同 LoRA 的相似度,辅助判断融合冲突
  • 纯 Python + PyTorch 实现,依赖轻量,便于集成到现有训练流程

不足之处

  • 星标仅 101,社区规模小,长期维护与更新不确定
  • 功能聚焦权重分析,缺少端到端生成效果验证

适用场景

  • 训练完 LoRA 后检查是否过拟合或欠拟合
  • 融合多个 LoRA 前评估权重相似度与冲突风险
  • 排查生成图异常时定位是哪个模块的适配器出问题

替代项目

sd-scripts、kohya_ss、LyCORIS

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