LoraHub

LoraHub 是一个自托管的 LoRA 训练工作台。它把三套训练栈 （kohya-ss/sd-scripts、 tdrussell/diffusion-pipe、 sorryhyun/anima_lora）放在同一份语义化配置 schema 之下，统一通过 CLI、REST + SSE API 与 React Web UI 操作。anima_lora 已 vendored 在 external/anima_lora/，无需用户单独 clone。

工作面板覆盖

• 配置：可视化编辑器，每个字段按 schema 与后端可见性过滤，锁定 / 警示字段有徽标提示。
• 数据集与图像工作台：导入、缩略图、AR-bucket 标注策略（style / character / general）、WD14（默认 wd-eva02-large-v3） 与 JoyTag 标注、WD14 + 视觉 LLM 的智能标注、感知哈希去重、批量画质评分、回收站。
• 训练：单 GPU 队列、断点续训、多 GPU 通过每槽位 CUDA_VISIBLE_DEVICES 切片。重启后非终止任务标记为 interrupted，残留训练子进程在新一轮 uvicorn 启动时自动回收。
• 实时事件：/api/jobs/{id}/sse、/api/system/sse、/api/backend/bootstrap/sse，断线后通过 Last-Event-ID 续传。WebSocket 端点保留为兜底。
• 超参 sweep：grid、random、Optuna TPE 三种模式，TPE 提供 Pareto 视图，进度跨重启恢复。
• 样本图与分析：训练时按 epoch / step 自动出预览图；详情页提供 loss / 吞吐 / GPU 趋势卡片。

三个训练后端

后端	覆盖范围
kohya	SD1.5、SDXL、SD3、FLUX、Lumina、HunyuanImage、Anima。archVariant 区分 SDXL 子风味（Pony / Illustrious / NoobAI / Animagine）。
diffusion-pipe	现代 DiT 阵列：Flux2、Chroma、HiDream、OmniGen2、AuraFlow、Qwen-Image、Cosmos / Cosmos Predict2、Wan、LTX / LTX2、HunyuanVideo / HunyuanImage、Z-Image、ErnieImage 等。
anima_lora	Anima DiT 专用栈，方法枚举 lora / postfix / chimera / easycontrol / ip_adapter，preset 枚举 default / low_vram / graft / half / quarter / tenth / debug。

每个后端的字段映射在 lorahub/core/backends/<name>/compiler.py，schema 字段过滤在 lorahub/core/config/schema.py。

快速链接

• 安装 — 系统要求、一键脚本、手动安装、后端 bootstrap。
• 快速开始 — 四条命令把第一份配置跑成第一次训练。
• 端到端教程 — 从图片到 LoRA 文件的全流程示例。
• 配置概览 — TrainingConfig 结构与字段索引。
• CLI 参考 — 每条 lorahub 命令的用法。
• API 参考 — REST + SSE + WebSocket 端点。

许可证

AGPL-3.0-or-later。详见 LICENSE。