[. https://github.com/ostris/ai-toolkit?tab=readme-ov-file][ostris]/ai-toolkitu[FLUX.1]や[Lumina-Image 2.0]、[Stable Diffusion 3.5],[Wan2.1]等に対応した学習ツール？リポジトリを見る限り推論もできるようだがいかんせん説明が殆ど書いてないのでconfig/examplesfフォルダの中身から予想して書いている[morisoba65536.icon]

[. https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe]tdrussell/diffusion-pipe>拡散モデル用のパイプライン並列トレーニング スクリプト。> 現在、[SDXL]、[Flux]、[LTX-Video]、[HunyuanVideo] (t2v)、Cosmos、[Lumina-Image 2.0]、[Wan2.1] (t2v および i2v)、[Chroma]をサポートしています。

[LoRA][Low-Rank Adaptation][LECO][iLECO][スライダーLoRA]

[. https://github.com/bmaltais/kohya_ss][bmaltais]/kohya_sskohya-ss/[sd-scripts]のGUI実装LoRAモデルを作る[Kohya's GUIでLoRAの学習をする]

[. https://github.com/7eu7d7/HCP-Diffusion]7eu7d7/HCP-Diffusion>HCP-Diffusionは、🤗[Diffusers]をベースとしたStable Diffusionモデルのためのツールボックスです。webuiや[sd-scripts]と比較して、柔軟な設定やトレーニングのためのコンポーネントサポートが容易です。>HCP-Diffusionは、単一の.yaml設定ファイルを通して、テキストから画像への生成のための既存のトレーニング方法（例：プロンプトチューニング、テキスト反転、DreamArtist、Fine-tuning、DreamBooth、LoRA、ControlNetなど）とモデル構造を統一することができます。

[. https://github.com/ddPn08/Latopia]ddPn08/Latopia[だだっこぱんだ]さん開発[VCモデル]における[sd-scripts]を目指す

[. https://github.com/kohya-ss/musubi-tuner][kohya-ss]/musubi-tuner>このリポジトリは、[HunyuanVideo]の[LoRA]学習用のコマンドラインツールです。このリポジトリは非公式であり、公式のHunyuanVideoリポジトリとは関係ありません。2025/03/08時点で[Wan2.1]に対応している(要VRAM24GB)[. https://github.com/kohya-ss/musubi-tuner/tree/feature-wan-2-2]2025/08/04時点でFutureブランチで[Wan2.2]の学習に対応(但し、High,Low別々に(両方学習する場合合計2回)学習する必要がある)

[. https://github.com/Linaqruf/kohya-trainer/blob/main/kohya-dreambooth.ipynb][kohya-ss]を[colab]で使えるようにしたもの

[. https://github.com/facebookresearch/dadaptation]深層学習の訓練中に[学習率]を自動で調整する手法[Adam]の代わりに使える[Meta][kohya-ss]に入った