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kohya_ss：10分钟上手，零代码训练自己的AI图像LoRA模型

【免费下载链接】kohya_ss项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ko/kohya_ss

kohya_ss 是一个开源的AI图像模型训练工具，它用图形界面把命令行训练流程封装成填表式的操作。你不需要会写代码，只要有一块NVIDIA显卡，就能训练LoRA、Dreambooth或微调Stable Diffusion系列模型。它适合想让自己的AI图像模型学会特定人物、画风或产品的个人创作者和进阶玩家。

kohya_ss 是什么：图形界面 + 命令行训练一体

• 它是 Kohya 的 Stable Diffusion 训练脚本的图形界面版本，你在界面上勾选参数，它就自动帮你生成并执行训练命令，出错时能直接看到命令行内容方便排查
• 支持 LoRA、LoHa、LoKr、Dreambooth、全量微调和 Textual Inversion 多种训练方式，覆盖 SD1.5/2.x、SDXL、SD3、Flux.1、Lumina Image 2.0、Anima、HunyuanImage-2.1 等主流底模
• 除了本地训练，也支持 Colab、Runpod、Novita、Docker 等云端方案，没有显卡的人可以用浏览器跑

环境准备：安装前需要哪些硬件和依赖

硬件方面：

• NVIDIA 显卡，训练 SDXL 的 LoRA 建议至少 12GB 显存，SD1.5 的 LoRA 对显存要求低得多
• 能访问 Python 3.10 或 3.11.9、Git 的电脑，Windows、Linux、macOS 均可

依赖方面，项目自带一键脚本，会自动装好 PyTorch、diffusers、gradio 等全部依赖，你只需要：

git clone --recursive https://gitcode.com/GitHub_Trending/ko/kohya_ss cd kohya_ss

然后启动图形界面，Windows 双击或运行gui-uv.bat，Linux/macOS 运行./gui-uv.sh：

# Windows .\gui-uv.bat # Linux / macOS ./gui-uv.sh

脚本第一次运行会自动安装 Python 环境和依赖，耐心等它跑完。浏览器打开后，你看到的就是训练界面。各平台的详细步骤可以对照 docs/Installation/uv_windows.md 这份安装说明。

最小可用流程：从一批照片到一个LoRA文件

这里有个坑先说清楚：训练前要把数据集整理好。把要学习的图片（jpg、png 均可）放进一个文件夹，每张图配一个同名 txt 文件写图片描述，比如1girl, white shirt。

接下来按这个顺序操作：

1. 输入：打开 LoRA 标签页，指定底模文件（如 SD1.5 或 SDXL 模型）和上面的数据集文件夹
2. 关键操作：设置分辨率、学习率等参数（界面里都有默认值），点开始训练。训练过程中可以生成样本图，随时查看模型学到的效果对不对
3. 得到什么：训练结束后在输出目录得到一个.safetensors格式的 LoRA 文件。把它放进 WebUI 或 ComfyUI 的 LoRA 目录，出图时加载，就能生成你训练的主题了

LoRA 各参数的含义和推荐值，建议直接看项目内置的 docs/LoRA/top_level.md，里面有 SDXL LoRA 的完整调参建议。

按显存选方案：不同显卡怎么选训练方式

不确定自己属于哪档时，先用 SD1.5 跑通一次完整流程再上 SDXL，问题最好排查。

常见问题：三个高频报错的解决思路

现象：启动时报 "No module called tkinter"。原因：当前 Python 版本缺少 tkinter 组件，常见于自行安装的 Python 3.10。 怎么办：重新安装一遍 Python 3.10，安装时勾选 tcl/tk 组件，或用uv方式启动让脚本管理独立环境。

现象：远程服务器（SSH/云主机）上点开始后流程卡住不动。原因：没加--headless参数，界面的本地文件选择和覆盖确认弹窗跑在了无显示的服务器上，永远等不到你的点击。 怎么办：用./gui-uv.sh --headless启动，它会自动隐藏本地文件选择框并在重名时直接覆盖。

现象：Windows 上训练报错提到 page file（页面文件）。原因：系统虚拟内存上限不够，训练进程申请内存时被拒绝。 怎么办：在 Windows 设置里把页面文件改大，或给训练留出更多系统内存余量。

适用场景

• 想让自己喜欢的角色或宠物在所有出图里保持一致，训练人物 LoRA
• 给商拍产品生成多角度场景图，训练产品/风格 LoRA
• 把某个画师的风格迁移到自己的出图流程里
• 在云端 GPU 上挂机训练，本地电脑只做结果预览

结尾建议

建议先拿 10~20 张同主题图片跑一个 SD1.5 LoRA，确认样本图效果符合预期后再加数据、上 SDXL，调参思路可以对着 docs/LoRA/top_level.md 逐项核对，这是整个仓库里对新手最友好的一份资料。

【免费下载链接】kohya_ss项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ko/kohya_ss