这是一个简单的Lora轮子，目标是使用最少的代码，实现一个可以进行训练，持久化的微型Lora训练框架 注意：结果并不兼容webUI以及其他框架
代码的目标是尽可能的关注Lora的实现，以最少的代码实现一个可用的Lora，所以整个代码是以huggingface的diffusers库进行开发的，所需要的环境依赖见 requirements.txt
不支持SDXL
安装运行环境
pip install -r requirements.txt训练以及推理的代码主要在trainLora.py中
python trainLora.py数据放置到自定义路径，数据使用文本图像对的形式（sd-scripts的数据可以直接使用）
# 设置哪些module参与Lora注入
target_module = ["to_q", "to_k", "to_v", "conv1", "conv2", "proj_in", "proj_out", "conv", "conv_out", "proj", "ff.net.2"] # 选择注入的模块
# 选择基础模型，目前支持diffusers模型与ldm模型（webui中的checkpoint）
# model_name = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
model_name = "F:/local_model/dreamshaper_331BakedVae.safetensors"
# 实例化一个训练器
trainer = train_lora(model_name, # 模型名称
True, # 是否进行Lora输入
multiplier = 0.8, # Lora的贡献比例，训练时默认为1
target_module=target_module, # 如果注入，需要修改的module
is_diffusers=False, # 是否是diffusers模型
only_local_files=False) # 是否只使用diffusers模型
trainer.train(40, "./data/your_data") # 训练
trainer.loraIn.save_lora("./save/lora.pt") # 持久化
generate_image(4, trainer, "prompt") # 生成图像运行效果基于 runwayml/stable-diffusion-v1-5 与 非diffusers模型 。 代码重点是为了用最少的编码实现可用的训练，用于明晰原理，不过分追求效果
| diffusers | prompt | 角色/类型 | 原模型 | Lora |
|---|---|---|---|---|
| 否 | 1girl, circle_cut, clothing_cutout, cover, letterboxed, medium_breasts, pillarboxed | KOSMOS |  |
 |
| 是 | small_scene, 3D_scene, grass, tree_stump, picnic, faux_figurine | scene |  |
 |
| 否 | small_scene, 3D_scene, sunset, mountain, cloud, gradient_sky, twilight, orange_sky, evening, red_sky | scene |  |
 |
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