ziplora-pytorch

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ZipLoRA 提供了一种将两个独立训练的 LoRA 合并到一起的方法，让同一个模型既能保留特定主体，又能呈现某种艺术风格。这个仓库是围绕 Stable Diffusion XL 构建的可用 PyTorch 实现，完整覆盖了从分别微调两个 LoRA、训练合并后的 ZipLoRA，再到把组合权重注入 UNet 进行推理的整个流程。代码不是停留在论文复现层面，而是考虑了实际使用场景：提供了可直接运行的 accelerate 训练脚本、用于快速试验的 Gradio 界面，以及显存紧张时可启用的省显存选项。如果你正在尝试图像生成中的 LoRA 组合，这个项目能作为一份扎实的参考，帮助你把这套方法迁移到自己的模型和数据上。