lorakit：一款基于DreamBooth技术的SDXL微调工具包

lorakit是一款用于微调Stable Diffusion XL (SDXL) 模型的灵活工具包，采用DreamBooth技术，灵感来源于ai-toolkit的配置方式。它利用AutoTrain Advanced的功能，提供了一种基于配置的简便方法，以定制您的训练流程。此外，lorakit还支持快速实验，方便用户迅速测试不同配置。

• GitHub：https://github.com/omidsakhi/lorakit

特性

• 使用DreamBooth进行SDXL微调
• 支持文本编码器和unet的LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 可配置的训练参数
• 支持多种优化器（AdamW, AdamW8bit, AdamWScheduleFree, Prodigy）
• 可定制的学习速率调度器
• 梯度检查点和累积
• 混合精度训练（fp16, bf16, fp32）
• 从检查点恢复训练
• 训练期间的样本生成