Buckets:
# LoRA
LoRA — это быстрый и лёгкий метод обучения, который вставляет и обучает значительно меньшее количество параметров вместо всех параметров модели. Это приводит к созданию файла меньшего размера (~100 МБ) и упрощает быстрое обучение модели для освоения нового концепта. Веса LoRA обычно загружаются в denoiser, текстовый энкодер или в оба. Denoiser обычно соответствует UNet (например, [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) или Transformer (например, [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)). Существует несколько классов для загрузки весов LoRA:
- `StableDiffusionLoraLoaderMixin` предоставляет функции для загрузки и выгрузки, слияния и разделения, а также включения и отключения и другие функции для управления весами LoRA. Этот класс можно использовать с любой моделью.
- `StableDiffusionXLLoraLoaderMixin` — это версия [Stable Diffusion (SDXL)](../../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) класса `StableDiffusionLoraLoaderMixin` для загрузки и сохранения весов LoRA. Используется только с моделью SDXL.
- `SD3LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Stable Diffusion 3](https://huggingface.co/blog/sd3).
- `FluxLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux](../pipelines/flux).
- `CogVideoXLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [CogVideoX](../pipelines/cogvideox).
- `Mochi1LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Mochi](../pipelines/mochi).
- `AuraFlowLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [AuraFlow](https://huggingface.co/fal/AuraFlow).
- `LTXVideoLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [LTX-Video](../pipelines/ltx_video).
- `SanaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Sana](../pipelines/sana).
- `HeliosLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HunyuanVideo](../pipelines/helios).
- `HunyuanVideoLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HunyuanVideo](../pipelines/hunyuan_video).
- `Lumina2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Lumina2](../pipelines/lumina2).
- `WanLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Wan](../pipelines/wan).
- `SkyReelsV2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [SkyReels-V2](../pipelines/skyreels_v2).
- `CogView4LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [CogView4](../pipelines/cogview4).
- `AmusedLoraLoaderMixin` предназначен для `AmusedPipeline`.
- `AnimaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Anima](../pipelines/anima).
- `AceStepLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [ACE-Step](../pipelines/ace_step).
- `HiDreamImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HiDream Image](../pipelines/hidream)
- `QwenImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Qwen Image](../pipelines/qwenimage).
- `ZImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Z-Image](../pipelines/z_image).
- `Flux2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux2](../pipelines/flux2).
- `ErnieImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Ernie-Image](../pipelines/ernie_image).
- `LTX2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux2](../pipelines/ltx2).
- `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [MiniMax-H3](../pipelines/minimax_h3).
- `PikaH3FlexLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Pika H3 Flex](../pipelines/pika_h3_flex).
- `RFD4ProteinaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [RFD4-Proteína](../pipelines/rfd4_proteina).
- `BriaFibo2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [fibo-2](../pipelines/bria_fibo2).
- `LoraBaseMixin` предоставляет базовый класс с несколькими утилитами для слияния, отмены слияния, выгрузки LoRA и других операций.
> [!TIP]
> Чтобы узнать больше о том, как загрузить веса LoRA, см. руководство по загрузке [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).
## RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7532)
Загрузите слои LoRA в [RFD4ProteinaTransformer](/docs/diffusers/main/ru/api/models/rfd4_proteina_transformer#diffusers.RFD4ProteinaTransformer).
Автоэнкодер используется в паре с чекпоинтом денойзера и не адаптируется, поэтому трансформер является единственным модулем, который можно загрузить.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7694)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7631)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7595)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7543)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7658)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7714)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
#### diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
```python
diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)
Вспомогательный класс для работы с LoRA.
#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]
```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str, str]`) : Имена адаптеров, которые нужно удалить.
Удалите слои LoRA адаптера из конвейера.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_names="cinematic"
)
pipeline.delete_adapters("cinematic")
```
#### disable_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.disable_lora]]
```python
disable_lora()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)
Отключает активные слои LoRA в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.disable_lora()
```
#### enable_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.enable_lora]]
```python
enable_lora()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)
Включает активные слои LoRA в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.enable_lora()
```
#### enable_lora_hotswap[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.enable_lora_hotswap]]
```python
enable_lora_hotswap(**kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)
**Параметры:**
target_rank (`int`) : Самый высокий ранг среди всех адаптеров, которые будут загружены.
check_compiled (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"error"`) : способ обработки модели, которая уже скомпилирована. Проверка может вернуть следующие сообщения: - "error" (по умолчанию): вызвать ошибку - "warn": вывести предупреждение - "ignore": ничего не делать
Горячая замена адаптеров без запуска повторной компиляции модели или в случае, если ранги загруженных адаптеров различаются.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] | None = None, lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)
**Параметры:**
components : (`list[str]`): список компонентов, в которые можно внедрить LoRA, для слияния LoRAs.
lora_scale (`float`, по умолчанию 1.0) : Определяет, насколько сильно параметры LoRA влияют на выходные данные.
safe_fusing (`bool`, по умолчанию `False`) : Проверять ли объединённые веса на наличие значений NaN перед объединением и не объединять их, если значения равны NaN.
adapter_names (`list[str]`, *необязательный*) : Имена адаптеров, которые будут использоваться для слияния. Если ничего не передано, будут слиты все активные адаптеры.
Сливает параметры LoRA в исходные параметры соответствующих блоков.
Пример:
```py
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights("nerijs/pixel-art-xl", weight_name="pixel-art-xl.safetensors", adapter_name="pixel")
pipeline.fuse_lora(lora_scale=0.7)
```
#### get_active_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.get_active_adapters]]
```python
get_active_adapters()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)
Получает список текущих активных адаптеров.
Пример:
```python
from diffusers import DiffusionPipeline
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights("CiroN2022/toy-face", weight_name="toy_face_sdxl.safetensors", adapter_name="toy")
pipeline.get_active_adapters()
```
#### get_list_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.get_list_adapters]]
```python
get_list_adapters()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)
Получает текущий список всех доступных адаптеров в конвейере.
#### set_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.set_adapters]]
```python
set_adapters(adapter_names: list[str] | str, adapter_weights: float | dict[str, float | dict | None] | list[float | dict[str, float | dict | None] | None] | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str]` или `str`) : Имена адаптеров, которые следует использовать.
adapter_weights (`float`, `dict` или `list`, *необязательный*) : Веса для адаптеров. Скаляр масштабирует все компоненты, совместимые с LoRA. Словарь сопоставляет имена компонентов (например, `"unet"`, `"transformer"` или `"text_encoder"`) с весами; вес компонента UNet также может быть вложенным словарем масштабов блоков. Единственный скаляр или словарь применяется к каждому адаптеру. Список должен содержать по одному скаляру, словарю или `None` на каждый адаптер, в порядке `adapter_names`. `None` по умолчанию заменяется на `1.0`, включая элементы списка и веса компонентов. Нерасписанные компоненты и блоки UNet также по умолчанию имеют значение `1.0`.
Установите адаптеры, активные в данный момент, для использования в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.load_lora_weights(
"troveski/sdxl-lora", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="illustration"
)
pipeline.set_adapters(["cinematic", "illustration"], adapter_weights=[0.5, 0.5])
pipeline.set_adapters(
["cinematic", "illustration"],
adapter_weights=[{"unet": 0.5}, {"unet": 0.8, "text_encoder": 0.6}],
)
```
#### set_lora_device[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.set_lora_device]]
```python
set_lora_device(adapter_names: list[str], device: torch.device | str | int)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str]`) : список адаптеров, на которые нужно отправить устройство.
device (`torch.device | str | int`) : Устройство, на которое следует переместить адаптеры. Может быть устройством torch, строкой или целым числом.
Перемещает LoRA, перечисленные в `adapter_names`, на целевое устройство. Полезно для выгрузки LoRA на CPU, если вы хотите загрузить несколько адаптеров и освободить часть памяти GPU.
После переноса адаптеров LoRA на CPU, пока остальная часть модели остаётся на GPU, адаптеры LoRA больше не могут использоваться для инференса, так как это приведёт к несовпадению устройств. Не забудьте вернуть устройство на GPU перед использованием этих адаптеров LoRA для инференса.
```python
>>> pipe.load_lora_weights(path_1, adapter_name="adapter-1")
>>> pipe.load_lora_weights(path_2, adapter_name="adapter-2")
>>> pipe.set_adapters("adapter-1")
>>> image_1 = pipe(**kwargs)
>>> # switch to adapter-2, offload adapter-1
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-1"], device="cpu")
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-2"], device="cuda:0")
>>> pipe.set_adapters("adapter-2")
>>> image_2 = pipe(**kwargs)
>>> # switch back to adapter-1, offload adapter-2
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-2"], device="cpu")
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-1"], device="cuda:0")
>>> pipe.set_adapters("adapter-1")
>>> ...
```
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)
**Параметры:**
components (`list[str]`) : список компонентов, в которые можно внедрить LoRA, для отмены внедрения LoRA.
unfuse_unet (`bool`, по умолчанию `True`) : Разъединять ли параметры LoRA для UNet.
unfuse_text_encoder (`bool`, по умолчанию `True`) : Разъединять ли параметры LoRA текстового энкодера. Если текстовый энкодер не был модифицирован с помощью monkey-patching для включения параметров LoRA, этот параметр не окажет никакого эффекта.
Отменяет действие [`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora).
#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unload_lora_weights]]
```python
unload_lora_weights()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)
Разгружает параметры LoRA.
Примеры:
```python
>>> # Assuming `pipeline` is already loaded with the LoRA parameters.
>>> pipeline.unload_lora_weights()
>>> ...
```
#### write_lora_layers[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.write_lora_layers]]
```python
write_lora_layers(state_dict: dict[str, torch.Tensor], save_directory: str, is_main_process: bool, weight_name: str, save_function: Callable, safe_serialization: bool, lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)
Записывает state dict слоёв LoRA (опционально с метаданными) на диск.
## StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L138)
Загрузите слои LoRA в [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) и [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) Stable Diffusion.
#### load_lora_into_text_encoder[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder]]
```python
load_lora_into_text_encoder(state_dict, network_alphas, text_encoder, prefix = None, lora_scale = 1.0, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L408)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключ должен быть дополнен префиксом `text_encoder`, чтобы отличать слои lora от слоёв lora в unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : модель текстового кодировщика, в которую будут загружены слои LoRA.
prefix (`str`) : Ожидаемый префикс `text_encoder` в `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Коэффициент масштабирования вывода слоя lora linear перед его сложением с выводом обычного слоя lora.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `text_encoder`
#### load_lora_into_unet[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet]]
```python
load_lora_into_unet(state_dict, network_alphas, unet, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L354)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключи могут указывать на слои unet напрямую или иметь дополнительный префикс `unet`, что позволяет отличать слои lora текстового энкодера.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
unet (`UNet2DConditionModel`) : модель UNet, в которую будут загружены слои LoRA.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `unet`.
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L148)
**Параметры:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` или `os.PathLike` или `dict`) : см. [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : По умолчанию `False`. Определяет, следует ли заменить существующий адаптер (LoRA) на вновь загруженный адаптер на месте. Это означает, что вместо загрузки дополнительного адаптера будут взяты веса существующего адаптера и заменены весами нового адаптера. Это может быть быстрее и экономнее по памяти. Однако главное преимущество hotswapping заключается в том, что при компиляции модели с помощью torch.compile загрузка нового адаптера не требует повторной компиляции модели. При использовании hotswapping переданный `adapter_name` должен быть именем уже загруженного адаптера. Если у нового и старого адаптеров разные ранги и/или значения LoRA alpha (т.е. масштабирование), перед загрузкой адаптера необходимо вызвать дополнительный метод: ```py pipeline = ... # load diffusers pipeline max_rank = ... # the highest rank among all LoRAs that you want to load # call *before* compiling and loading the LoRA adapter pipeline.enable_lora_hotswap(target_rank=max_rank) pipeline.load_lora_weights(file_name) # optionally compile the model now ``` Обратите внимание, что hotswapping адаптеров текстового кодировщика пока не поддерживается. У этой техники есть некоторые дополнительные ограничения, которые описаны здесь: https://huggingface.co/docs/peft/main/en/package_reference/hotswap
kwargs (`dict`, *необязательный*) : см. [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
Загрузите веса LoRA, указанные в `pretrained_model_name_or_path_or_dict`, в `self.unet` и `self.text_encoder`.
Все kwargs передаются в `self.lora_state_dict`.
См. [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) для получения подробной информации о том, как загружается state dict.
See [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) for more details on how the state dict is loaded into `self.unet`.
См. [load_lora_into_text_encoder()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder) для подробностей о том, как state dict загружается в `self.text_encoder`.
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L243)
**Параметры:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` или `os.PathLike` или `dict`) : Может быть одним из следующих: - Строка, *model id* (например, `google/ddpm-celebahq-256`) предобученной модели, размещенной на Hub. - Путь к *каталогу* (например, `./my_model_directory`), содержащему веса модели, сохраненные с помощью [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/main/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained). - [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict).
cache_dir (`str | os.PathLike`, *необязательный*) : Путь к каталогу, в котором кэшируется конфигурация загруженной предобученной модели, если стандартный кэш не используется.
force_download (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, следует ли принудительно (пере)скачивать веса модели и файлы конфигурации, заменяя кэшированные версии, если они существуют.
proxies (`dict[str, str]`, *необязательный*) : Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Прокси используются при каждом запросе.
local_files_only (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Загружать только локальные веса модели и файлы конфигурации или нет. Если установлено в `True`, модель не будет скачана с Hub.
token (`str` или *bool*, *необязательный*) : Токен, используемый в качестве HTTP bearer-авторизации для удалённых файлов. Если `True`, используется токен, сгенерированный командой `diffusers-cli login` (сохранённый в `~/.huggingface`).
revision (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"main"`) : Конкретная версия модели, которую следует использовать. Может быть именем ветки, именем тега, идентификатором коммита или любым другим идентификатором, поддерживаемым Git.
subfolder (`str`, *необязательный*, по умолчанию `""`) : Путь к подпапке, в которой находится файл модели в составе более крупного репозитория моделей на Hub или локально.
weight_name (`str`, *необязательный*, по умолчанию None) : Имя файла сериализованного state dict.
return_lora_metadata (`bool`, *необязательный*, по умолчанию False) : Если включено, дополнительно возвращает метаданные адаптера LoRA, обычно находящиеся в state dict.
Возвращает state dict для весов lora и альф сети.
> [!WARNING] > Мы поддерживаем загрузку контрольных точек LoRA в формате A1111 в ограниченном объёме. > > Эта функция
экспериментальный и может измениться в будущем.
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, unet_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_lora_layers: dict[str, torch.nn.Module] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, unet_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_lora_adapter_metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L466)
**Параметры:**
save_directory (`str` или `os.PathLike`) : Каталог для сохранения параметров LoRA. Будет создан, если не существует.
unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : Словарь состояний слоёв LoRA, соответствующих `unet`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : Словарь состояний (state dict) слоёв LoRA, соответствующих `text_encoder`. Необходимо явно передать словарь состояний LoRA для текстового энкодера, так как он поступает из 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, является ли процесс, вызывающий данный метод, основным. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо вызвать эту функцию во всех процессах. В этом случае установите `is_main_process=True` только в основном процессе, чтобы избежать гонок.
save_function (`Callable`) : функция, используемая для сохранения словаря состояния. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо заменить `torch.save` на другой метод. Может быть настроено с помощью переменной окружения `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Сохранять ли модель с помощью `safetensors` или традиционным способом PyTorch с использованием `pickle`.
unet_lora_adapter_metadata : метаданные адаптера LoRA, связанные с unet, которые будут сериализованы вместе со state dict.
text_encoder_lora_adapter_metadata : метаданные адаптера LoRA, связанные с текстовым энкодером, которые будут сериализованы вместе со словарем состояний.
Сохраните параметры LoRA, соответствующие UNet и текстовому энкодеру.
## StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L585)
Загрузите слои LoRA в [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) и [`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection) Stable Diffusion XL.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['unet', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L938)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_text_encoder[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder]]
```python
load_lora_into_text_encoder(state_dict, network_alphas, text_encoder, prefix = None, lora_scale = 1.0, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L831)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключ должен быть дополнен префиксом `text_encoder`, чтобы отличать слои lora от слоёв lora в unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : модель текстового кодировщика, в которую будут загружены слои LoRA.
prefix (`str`) : Ожидаемый префикс `text_encoder` в `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Коэффициент масштабирования вывода слоя lora linear перед его сложением с выводом обычного слоя lora.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `text_encoder`
#### load_lora_into_unet[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet]]
```python
load_lora_into_unet(state_dict, network_alphas, unet, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L776)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключи могут указывать на слои unet напрямую или иметь дополнительный префикс `unet`, что позволяет отличать слои lora текстового энкодера.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
unet (`UNet2DConditionModel`) : модель UNet, в которую будут загружены слои LoRA.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `unet`.
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L596)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L664)
**Параметры:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` или `os.PathLike` или `dict`) : Может быть одним из следующих: - Строка, *model id* (например, `google/ddpm-celebahq-256`) предобученной модели, размещенной на Hub. - Путь к *каталогу* (например, `./my_model_directory`), содержащему веса модели, сохраненные с помощью [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/main/ru/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained). - [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict).
cache_dir (`str | os.PathLike`, *необязательный*) : Путь к каталогу, в котором кэшируется конфигурация загруженной предобученной модели, если стандартный кэш не используется.
force_download (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, следует ли принудительно (пере)скачивать веса модели и файлы конфигурации, заменяя кэшированные версии, если они существуют.
proxies (`dict[str, str]`, *необязательный*) : Словарь прокси-серверов для использования по протоколу или конечной точке, например, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Прокси используются при каждом запросе.
local_files_only (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Загружать только локальные веса модели и файлы конфигурации или нет. Если установлено в `True`, модель не будет скачана с Hub.
token (`str` или *bool*, *необязательный*) : Токен, используемый в качестве HTTP bearer-авторизации для удалённых файлов. Если `True`, используется токен, сгенерированный командой `diffusers-cli login` (сохранённый в `~/.huggingface`).
revision (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"main"`) : Конкретная версия модели, которую следует использовать. Может быть именем ветки, именем тега, идентификатором коммита или любым другим идентификатором, поддерживаемым Git.
subfolder (`str`, *необязательный*, по умолчанию `""`) : Путь к подпапке, в которой находится файл модели в составе более крупного репозитория моделей на Hub или локально.
weight_name (`str`, *необязательный*, по умолчанию None) : Имя файла сериализованного state dict.
return_lora_metadata (`bool`, *необязательный*, по умолчанию False) : Если включено, дополнительно возвращает метаданные адаптера LoRA, обычно находящиеся в state dict.
Возвращает state dict для весов lora и альф сети.
> [!WARNING] > Мы поддерживаем загрузку контрольных точек LoRA в формате A1111 в ограниченном объёме. > > Эта функция
экспериментальный и может измениться в будущем.
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, unet_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_2_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, unet_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_2_lora_adapter_metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L890)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['unet', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L957)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L964)
Загрузите слои LoRA в [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) и [`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection).
Специфично для [StableDiffusion3Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_3#diffusers.StableDiffusion3Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1225)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_text_encoder[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder]]
```python
load_lora_into_text_encoder(state_dict, network_alphas, text_encoder, prefix = None, lora_scale = 1.0, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1116)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключ должен быть дополнен префиксом `text_encoder`, чтобы отличать слои lora от слоёв lora в unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : модель текстового кодировщика, в которую будут загружены слои LoRA.
prefix (`str`) : Ожидаемый префикс `text_encoder` в `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Коэффициент масштабирования вывода слоя lora linear перед его сложением с выводом обычного слоя lora.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `text_encoder`
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1090)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1031)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L977)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_2_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_2_lora_adapter_metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1175)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1245)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1441)
Загрузите слои LoRA в [FluxTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/flux_transformer#diffusers.FluxTransformer2DModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel).
Специфично для [FluxPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/flux#diffusers.FluxPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1879)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### load_lora_into_text_encoder[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder]]
```python
load_lora_into_text_encoder(state_dict, network_alphas, text_encoder, prefix = None, lora_scale = 1.0, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1756)
**Параметры:**
state_dict (`dict`) : Стандартный state dict, содержащий параметры слоёв lora. Ключ должен быть дополнен префиксом `text_encoder`, чтобы отличать слои lora от слоёв lora в unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Значение альфы сети, используемое для стабильного обучения и предотвращения подтекания. Это значение имеет тот же смысл, что и опция `--network_alpha` в скрипте обучения kohya-ss. См. [эту ссылку](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : модель текстового кодировщика, в которую будут загружены слои LoRA.
prefix (`str`) : Ожидаемый префикс `text_encoder` в `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Коэффициент масштабирования вывода слоя lora linear перед его сложением с выводом обычного слоя lora.
adapter_name (`str`, *необязательный*) : Имя адаптера, используемое для ссылки на загруженную модель адаптера. Если не указано, будет использовано `default_{i}`, где i — общее количество загружаемых адаптеров.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *необязательный*) : Ускоряет загрузку модели, загружая только предобученные веса LoRA и не инициализируя случайные веса.
hotswap (`bool`, *необязательный*) : см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Необязательные метаданные адаптера LoRA. Если указаны, аргументы `LoraConfig` из `peft` не будут выведены из state dict.
Это загрузит слои LoRA, указанные в `state_dict`, в `text_encoder`
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, network_alphas, transformer, adapter_name = None, metadata = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1675)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1579)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], return_alphas: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1454)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, text_encoder_lora_layers: dict[str, torch.nn.Module] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata = None, text_encoder_lora_adapter_metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1815)
**Параметры:**
save_directory (`str` или `os.PathLike`) : Каталог для сохранения параметров LoRA. Будет создан, если не существует.
transformer_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict слоёв LoRA, соответствующих `transformer`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : Словарь состояний (state dict) слоёв LoRA, соответствующих `text_encoder`. Необходимо явно передать словарь состояний LoRA для текстового энкодера, так как он поступает из 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, является ли процесс, вызывающий данный метод, основным. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо вызвать эту функцию во всех процессах. В этом случае установите `is_main_process=True` только в основном процессе, чтобы избежать гонок.
save_function (`Callable`) : функция, используемая для сохранения словаря состояния. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо заменить `torch.save` на другой метод. Может быть настроено с помощью переменной окружения `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Сохранять ли модель с помощью `safetensors` или традиционным способом PyTorch с использованием `pickle`.
transformer_lora_adapter_metadata : метаданные адаптера LoRA, связанные с трансформером, которые будут сериализованы вместе со словарем состояний.
text_encoder_lora_adapter_metadata : метаданные адаптера LoRA, связанные с текстовым энкодером, которые будут сериализованы вместе со словарем состояний.
Сохраните параметры LoRA, соответствующие UNet и текстовому энкодеру.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1911)
**Параметры:**
components (`list[str]`) : список компонентов, в которые можно внедрить LoRA, для отмены внедрения LoRA.
Отменяет действие [`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora).
#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.unload_lora_weights]]
```python
unload_lora_weights(reset_to_overwritten_params = False)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1926)
**Параметры:**
reset_to_overwritten_params (`bool`, по умолчанию `False`) : Сбрасывать ли модули, загруженные с LoRA, к их исходным параметрам. Подробнее см. в [документации Flux](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux).
Разгружает параметры LoRA.
Примеры:
```python
>>> # Assuming `pipeline` is already loaded with the LoRA parameters.
>>> pipeline.unload_lora_weights()
>>> ...
```
## Flux2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5773)
Загрузка слоёв LoRA в [Flux2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel). Специфично для [Flux2Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/flux2#diffusers.Flux2Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5957)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5894)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5859)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5781)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5921)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5977)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5984)
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6139)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6076)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6040)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6103)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6159)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6166)
Загрузка слоёв LoRA в [BriaFibo2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/transformer_bria_fibo2#diffusers.BriaFibo2Transformer2DModel). Специфично для [BriaFibo2Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/bria_fibo2#diffusers.BriaFibo2Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6328)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6265)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6229)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6174)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6292)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6348)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6551)
Загрузка слоёв LoRA в [ErnieImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/ernie_image_transformer2d#diffusers.ErnieImageTransformer2DModel). Специфично для `ErnieImagePipeline`.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6724)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6661)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6625)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6559)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6688)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6744)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2919)
Загрузка слоёв LoRA в [LTX2VideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/ltx2_video_transformer3d#diffusers.LTX2VideoTransformer3DModel). Специфично для [LTX2Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/ltx2#diffusers.LTX2Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3108)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None, prefix: str = 'transformer')
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3044)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2992)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2928)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3072)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3128)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2353)
Загрузка слоёв LoRA в [CogVideoXTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/cogvideox_transformer3d#diffusers.CogVideoXTransformer3DModel). Специфично для [CogVideoXPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/cogvideox#diffusers.CogVideoXPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2512)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2451)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2416)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2361)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2478)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2531)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2538)
Загрузка слоёв LoRA в [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel). Специфично для [MochiPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/mochi#diffusers.MochiPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2700)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2637)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2601)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2546)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2664)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2720)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1252)
Загрузка слоёв LoRA в [AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) Специфично для [AuraFlowPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/aura_flow#diffusers.AuraFlowPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1414)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1351)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1315)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1260)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1378)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1434)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2727)
Загрузка слоёв LoRA в [LTXVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/ltx_video_transformer3d#diffusers.LTXVideoTransformer3DModel). Специфично для [LTXPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/ltx_video#diffusers.LTXPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2892)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2829)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2793)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2735)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2856)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2912)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3135)
Загрузите слои LoRA в [SanaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/sana_transformer2d#diffusers.SanaTransformer2DModel). Специфично для [SanaPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/sana#diffusers.SanaPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3297)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3234)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3198)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3143)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3261)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3317)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3324)
Загрузка слоёв LoRA в [HeliosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/helios_transformer3d#diffusers.HeliosTransformer3DModel). Специфично для [HeliosPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/helios#diffusers.HeliosPipeline) и [HeliosPyramidPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/helios#diffusers.HeliosPyramidPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3487)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3424)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3390)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3332)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3451)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3507)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3514)
Загрузка слоёв LoRA в [HunyuanVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/hunyuan_video_transformer_3d#diffusers.HunyuanVideoTransformer3DModel). Специфично для [HunyuanVideoPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/hunyuan_video#diffusers.HunyuanVideoPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3679)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3616)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3580)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3522)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3643)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3699)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3706)
Загрузка слоёв LoRA в [Lumina2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/lumina2_transformer2d#diffusers.Lumina2Transformer2DModel). Специфично для [Lumina2Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/lumina2#diffusers.Lumina2Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3872)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3809)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3773)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3714)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3836)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3892)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4617)
Загрузка слоёв LoRA в [WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel). Специфично для [CogView4Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/cogview4#diffusers.CogView4Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4779)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4716)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4680)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4625)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4743)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4799)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4088)
Загрузка слоёв LoRA в [WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel). Специфично для [WanPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/wan#diffusers.WanPipeline) и `[WanImageToVideoPipeline`.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4324)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4261)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4202)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4096)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4288)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4344)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4351)
Загрузите слои LoRA в [SkyReelsV2Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/skyreels_v2_transformer_3d#diffusers.SkyReelsV2Transformer3DModel).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4590)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4527)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4467)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4359)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4554)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4610)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2206)
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, network_alphas, transformer, adapter_name = None, metadata = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2211)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, text_encoder_lora_layers: dict[str, torch.nn.Module] = None, transformer_lora_layers: dict[str, torch.nn.Module] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2298)
**Параметры:**
save_directory (`str` или `os.PathLike`) : Каталог для сохранения параметров LoRA. Будет создан, если не существует.
unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : Словарь состояний слоёв LoRA, соответствующих `unet`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` или `dict[str, torch.Tensor]`) : Словарь состояний (state dict) слоёв LoRA, соответствующих `text_encoder`. Необходимо явно передать словарь состояний LoRA для текстового энкодера, так как он поступает из 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, является ли процесс, вызывающий данный метод, основным. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо вызвать эту функцию во всех процессах. В этом случае установите `is_main_process=True` только в основном процессе, чтобы избежать гонок.
save_function (`Callable`) : функция, используемая для сохранения словаря состояния. Полезно при распределённом обучении, когда необходимо заменить `torch.save` на другой метод. Может быть настроено с помощью переменной окружения `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Сохранять ли модель с помощью `safetensors` или традиционным способом PyTorch с использованием `pickle`.
Сохраните параметры LoRA, соответствующие UNet и текстовому энкодеру.
## AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5587)
Загрузите слои LoRA в [CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel) и [AnimaTextConditioner](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/anima#diffusers.AnimaTextConditioner).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_conditioner'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5747)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5652)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5596)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_conditioner'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5766)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6941)
Загрузка слоёв LoRA в [AceStepTransformer1DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/ace_step_transformer#diffusers.AceStepTransformer1DModel). Специфично для [AceStepPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/ace_step#diffusers.AceStepPipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7105)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7042)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7006)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6949)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7069)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7125)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4806)
Загрузка слоёв LoRA в [HiDreamImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/hidream_image_transformer#diffusers.HiDreamImageTransformer2DModel). Специфично для [HiDreamImagePipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/hidream#diffusers.HiDreamImagePipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4971)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4908)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4872)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4814)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4935)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4991)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4998)
Загрузка слоёв LoRA в [QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel). Специфично для [QwenImagePipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/qwenimage#diffusers.QwenImagePipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5166)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5103)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5067)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5006)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5130)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5186)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5387)
Загрузите слои LoRA в [ZImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/z_image_transformer2d#diffusers.ZImageTransformer2DModel). Специфично для [ZImagePipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/z_image#diffusers.ZImagePipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5560)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5497)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5461)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5395)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5524)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5580)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6751)
Загрузите слои LoRA в [CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel), специфичные для [Cosmos2_5_PredictBasePipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/cosmos#diffusers.Cosmos2_5_PredictBasePipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6914)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6851)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6815)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6760)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6878)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6934)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3899)
Загрузите слои LoRA в `Kandinsky5Transformer3DModel`,
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4061)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3998)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3962)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3907)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4025)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4081)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6355)
Загрузка слоёв LoRA в [Ideogram4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/ideogram4_transformer2d#diffusers.Ideogram4Transformer2DModel). Специфично для [Ideogram4Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/ideogram4#diffusers.Ideogram4Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6524)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6461)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6425)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6363)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6488)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6544)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5193)
Загрузите слои LoRA в [Krea2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/krea2_transformer2d#diffusers.Krea2Transformer2DModel). Специфично для [Krea2Pipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/krea2#diffusers.Krea2Pipeline).
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5360)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5297)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5261)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5201)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5324)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5380)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7132)
Загрузка слоёв LoRA в [MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel). Специфично для [MiniMaxH3ModularPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/minimax_h3#diffusers.MiniMaxH3ModularPipeline).
MiniMax-H3 содержит два независимых раздела DiT с одинаковыми именами модулей (LoRA для одного загружается в другой и ухудшает результат), поэтому маршрутизация выполняется явно: преобразованные state dict нацелены на `transformer.`; доступ к `transformer_ref` осуществляется с помощью файла с префиксом `transformer_ref.` или параметра `load_into_transformer_ref=True`.
LoRA-модели DiffSynth-Studio (например, [DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime](https://huggingface.co/DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime)) обучаются на основе слияния QKV с чередованием по головам из исходной контрольной точки и деинтерлинируются при конвертации. Их fp32-коэффициенты заставляют вычисления в пути несоединённого LoRA выполняться в fp32; применение `.to(torch.bfloat16)` к модели после загрузки восстанавливает бюджет памяти bf16.
LoRA, обученные на обрезанном контрольном пункте (файлы `*_pruned_*` в [Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3); [joyfox/MiniMax-H3-Turbo](https://huggingface.co/joyfox/MiniMax-H3-Turbo) — один из них), не загружаются из-за несовпадения размеров. Файлы без альфы загружаются с `alpha == rank` (масштаб 1.0, конвенция, указанная, например, в [larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora](https://huggingface.co/larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora)); если же в `__metadata__` присутствует запись `alpha` (например, в 8-шаговом файле [lightx2v/Minimax-h3-Turbo](https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo)), она используется вместо этого.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'transformer_ref'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7489)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7389)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_into_transformer_ref[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer_ref]]
```python
load_lora_into_transformer_ref(state_dict, transformer_ref, prefix, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7416)
Загрузите слои LoRA в раздел `transformer_ref`. `prefix` — это имя компонента, которое несут ключи: `transformer_ref` для файла, в котором раздел указан по имени, и `transformer` для файла, перенаправленного сюда с помощью `load_into_transformer_ref=True`. Подробнее см. [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, load_into_transformer_ref: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7274)
**Параметры:**
load_into_transformer_ref (`bool`, по умолчанию `False`) : Загружать слои с префиксом `transformer.` в раздел `transformer_ref` — тот, с которым работает процесс шумоподавления в workflow `ref2va` — вместо `transformer`. Требуется только при загрузке обоих разделов: пайплайн, содержащий лишь `transformer_ref`, автоматически использует его.
Загрузите слои LoRA в `transformer` или, при `load_into_transformer_ref=True`, в `transformer_ref`. Подробнее см. [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7159)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, transformer_ref_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None, transformer_ref_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7446)
Сохраните слои LoRA для одного или обоих разделов MiniMax-H3. По ключам невозможно определить, к какому разделу относится LoRA, поэтому это единственный способ опубликовать LoRA для H3 с зафиксированной этой информацией. Подробности см. в [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights).
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'transformer_ref'], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7508)
Подробнее см. в `unfuse_lora()`.
## PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7515)
Загрузка слоёв LoRA в [MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel). Специфично для [PikaH3FlexModularPipeline](/docs/diffusers/main/ru/api/pipelines/pika_h3_flex#diffusers.PikaH3FlexModularPipeline).
Выпуск Pika H3 Flex *представляет собой* пару адаптеров rank-128 для двух трансформерных разделов MiniMax-H3, опубликованных в виде обычных PEFT-дампов с именами модулей diffusers (`fl2va/adapter.safetensors` для `transformer`, `ref2va/adapter.safetensors` для `transformer_ref`). Файлы без alpha загружаются с `alpha == rank` (масштаб 1.0), что соответствует собственному контракту адаптеров, а загрузка, маршрутизация и сохранение выполняются по правилам `MiniMaxH3LoraLoaderMixin`: адаптер `fl2va` помещается в `transformer`, а адаптер `ref2va` — в `transformer_ref` — самостоятельно, если пайплайн содержит только этот раздел (`workflow="ref2va"`), или с `load_into_transformer_ref=True`, если содержит оба.
```py
pipe.load_lora_weights("Pika-Labs/Pika-H3-Flex", weight_name="fl2va/adapter.safetensors")
```
## LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
#### diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
```python
diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)
Вспомогательный класс для работы с LoRA.
#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]
```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str, str]`) : Имена адаптеров, которые нужно удалить.
Удалите слои LoRA адаптера из конвейера.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_names="cinematic"
)
pipeline.delete_adapters("cinematic")
```
#### disable_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.disable_lora]]
```python
disable_lora()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)
Отключает активные слои LoRA в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.disable_lora()
```
#### enable_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.enable_lora]]
```python
enable_lora()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)
Включает активные слои LoRA в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.enable_lora()
```
#### enable_lora_hotswap[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.enable_lora_hotswap]]
```python
enable_lora_hotswap(**kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)
**Параметры:**
target_rank (`int`) : Самый высокий ранг среди всех адаптеров, которые будут загружены.
check_compiled (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"error"`) : способ обработки модели, которая уже скомпилирована. Проверка может вернуть следующие сообщения: - "error" (по умолчанию): вызвать ошибку - "warn": вывести предупреждение - "ignore": ничего не делать
Горячая замена адаптеров без запуска повторной компиляции модели или в случае, если ранги загруженных адаптеров различаются.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] | None = None, lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)
**Параметры:**
components : (`list[str]`): список компонентов, в которые можно внедрить LoRA, для слияния LoRAs.
lora_scale (`float`, по умолчанию 1.0) : Определяет, насколько сильно параметры LoRA влияют на выходные данные.
safe_fusing (`bool`, по умолчанию `False`) : Проверять ли объединённые веса на наличие значений NaN перед объединением и не объединять их, если значения равны NaN.
adapter_names (`list[str]`, *необязательный*) : Имена адаптеров, которые будут использоваться для слияния. Если ничего не передано, будут слиты все активные адаптеры.
Сливает параметры LoRA в исходные параметры соответствующих блоков.
Пример:
```py
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights("nerijs/pixel-art-xl", weight_name="pixel-art-xl.safetensors", adapter_name="pixel")
pipeline.fuse_lora(lora_scale=0.7)
```
#### get_active_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.get_active_adapters]]
```python
get_active_adapters()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)
Получает список текущих активных адаптеров.
Пример:
```python
from diffusers import DiffusionPipeline
pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights("CiroN2022/toy-face", weight_name="toy_face_sdxl.safetensors", adapter_name="toy")
pipeline.get_active_adapters()
```
#### get_list_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.get_list_adapters]]
```python
get_list_adapters()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)
Получает текущий список всех доступных адаптеров в конвейере.
#### set_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.set_adapters]]
```python
set_adapters(adapter_names: list[str] | str, adapter_weights: float | dict[str, float | dict | None] | list[float | dict[str, float | dict | None] | None] | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str]` или `str`) : Имена адаптеров, которые следует использовать.
adapter_weights (`float`, `dict` или `list`, *необязательный*) : Веса для адаптеров. Скаляр масштабирует все компоненты, совместимые с LoRA. Словарь сопоставляет имена компонентов (например, `"unet"`, `"transformer"` или `"text_encoder"`) с весами; вес компонента UNet также может быть вложенным словарем масштабов блоков. Единственный скаляр или словарь применяется к каждому адаптеру. Список должен содержать по одному скаляру, словарю или `None` на каждый адаптер, в порядке `adapter_names`. `None` по умолчанию заменяется на `1.0`, включая элементы списка и веса компонентов. Нерасписанные компоненты и блоки UNet также по умолчанию имеют значение `1.0`.
Установите адаптеры, активные в данный момент, для использования в конвейере.
Пример:
```py
from diffusers import AutoPipelineForText2Image
import torch
pipeline = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0", torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
pipeline.load_lora_weights(
"jbilcke-hf/sdxl-cinematic-1", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="cinematic"
)
pipeline.load_lora_weights(
"troveski/sdxl-lora", weight_name="pytorch_lora_weights.safetensors", adapter_name="illustration"
)
pipeline.set_adapters(["cinematic", "illustration"], adapter_weights=[0.5, 0.5])
pipeline.set_adapters(
["cinematic", "illustration"],
adapter_weights=[{"unet": 0.5}, {"unet": 0.8, "text_encoder": 0.6}],
)
```
#### set_lora_device[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.set_lora_device]]
```python
set_lora_device(adapter_names: list[str], device: torch.device | str | int)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)
**Параметры:**
adapter_names (`list[str]`) : список адаптеров, на которые нужно отправить устройство.
device (`torch.device | str | int`) : Устройство, на которое следует переместить адаптеры. Может быть устройством torch, строкой или целым числом.
Перемещает LoRA, перечисленные в `adapter_names`, на целевое устройство. Полезно для выгрузки LoRA на CPU, если вы хотите загрузить несколько адаптеров и освободить часть памяти GPU.
После переноса адаптеров LoRA на CPU, пока остальная часть модели остаётся на GPU, адаптеры LoRA больше не могут использоваться для инференса, так как это приведёт к несовпадению устройств. Не забудьте вернуть устройство на GPU перед использованием этих адаптеров LoRA для инференса.
```python
>>> pipe.load_lora_weights(path_1, adapter_name="adapter-1")
>>> pipe.load_lora_weights(path_2, adapter_name="adapter-2")
>>> pipe.set_adapters("adapter-1")
>>> image_1 = pipe(**kwargs)
>>> # switch to adapter-2, offload adapter-1
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-1"], device="cpu")
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-2"], device="cuda:0")
>>> pipe.set_adapters("adapter-2")
>>> image_2 = pipe(**kwargs)
>>> # switch back to adapter-1, offload adapter-2
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-2"], device="cpu")
>>> pipeline.set_lora_device(adapter_names=["adapter-1"], device="cuda:0")
>>> pipe.set_adapters("adapter-1")
>>> ...
```
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)
**Параметры:**
components (`list[str]`) : список компонентов, в которые можно внедрить LoRA, для отмены внедрения LoRA.
unfuse_unet (`bool`, по умолчанию `True`) : Разъединять ли параметры LoRA для UNet.
unfuse_text_encoder (`bool`, по умолчанию `True`) : Разъединять ли параметры LoRA текстового энкодера. Если текстовый энкодер не был модифицирован с помощью monkey-patching для включения параметров LoRA, этот параметр не окажет никакого эффекта.
Отменяет действие [`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora).
#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unload_lora_weights]]
```python
unload_lora_weights()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)
Разгружает параметры LoRA.
Примеры:
```python
>>> # Assuming `pipeline` is already loaded with the LoRA parameters.
>>> pipeline.unload_lora_weights()
>>> ...
```
#### write_lora_layers[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.write_lora_layers]]
```python
write_lora_layers(state_dict: dict[str, torch.Tensor], save_directory: str, is_main_process: bool, weight_name: str, save_function: Callable, safe_serialization: bool, lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)
Записывает state dict слоёв LoRA (опционально с метаданными) на диск.
# LoRA
LoRA — это быстрый и лёгкий метод обучения, который вставляет и обучает значительно меньшее количество параметров вместо всех параметров модели. Это приводит к созданию файла меньшего размера (~100 МБ) и упрощает быстрое обучение модели для освоения нового концепта. Веса LoRA обычно загружаются в denoiser, текстовый энкодер или в оба. Denoiser обычно соответствует UNet (например, [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) или Transformer (например, [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)). Существует несколько классов для загрузки весов LoRA:
- `StableDiffusionLoraLoaderMixin` предоставляет функции для загрузки и выгрузки, слияния и разделения, а также включения и отключения и другие функции для управления весами LoRA. Этот класс можно использовать с любой моделью.
- `StableDiffusionXLLoraLoaderMixin` — это версия [Stable Diffusion (SDXL)](../../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) класса `StableDiffusionLoraLoaderMixin` для загрузки и сохранения весов LoRA. Используется только с моделью SDXL.
- `SD3LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Stable Diffusion 3](https://huggingface.co/blog/sd3).
- `FluxLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux](../pipelines/flux).
- `CogVideoXLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [CogVideoX](../pipelines/cogvideox).
- `Mochi1LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Mochi](../pipelines/mochi).
- `AuraFlowLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [AuraFlow](https://huggingface.co/fal/AuraFlow).
- `LTXVideoLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [LTX-Video](../pipelines/ltx_video).
- `SanaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Sana](../pipelines/sana).
- `HeliosLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HunyuanVideo](../pipelines/helios).
- `HunyuanVideoLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HunyuanVideo](../pipelines/hunyuan_video).
- `Lumina2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Lumina2](../pipelines/lumina2).
- `WanLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Wan](../pipelines/wan).
- `SkyReelsV2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [SkyReels-V2](../pipelines/skyreels_v2).
- `CogView4LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [CogView4](../pipelines/cogview4).
- `AmusedLoraLoaderMixin` предназначен для `AmusedPipeline`.
- `AnimaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Anima](../pipelines/anima).
- `AceStepLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [ACE-Step](../pipelines/ace_step).
- `HiDreamImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [HiDream Image](../pipelines/hidream)
- `QwenImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Qwen Image](../pipelines/qwenimage).
- `ZImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Z-Image](../pipelines/z_image).
- `Flux2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux2](../pipelines/flux2).
- `ErnieImageLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Ernie-Image](../pipelines/ernie_image).
- `LTX2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Flux2](../pipelines/ltx2).
- `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [MiniMax-H3](../pipelines/minimax_h3).
- `PikaH3FlexLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [Pika H3 Flex](../pipelines/pika_h3_flex).
- `RFD4ProteinaLoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [RFD4-Proteína](../pipelines/rfd4_proteina).
- `BriaFibo2LoraLoaderMixin` предоставляет аналогичные функции для [fibo-2](../pipelines/bria_fibo2).
- `LoraBaseMixin` предоставляет базовый класс с несколькими утилитами для слияния, отмены слияния, выгрузки LoRA и других операций.
> [!TIP]
> Чтобы узнать больше о том, как загрузить веса LoRA, см. руководство по загрузке [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).
## RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin()
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7532)
Загрузите слои LoRA в [RFD4ProteinaTransformer](/docs/diffusers/main/ru/api/models/rfd4_proteina_transformer#diffusers.RFD4ProteinaTransformer).
Автоэнкодер используется в паре с чекпоинтом денойзера и не адаптируется, поэтому трансформер является единственным модулем, который можно загрузить.
#### fuse_lora[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.fuse_lora]]
```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7694)
Подробнее см. в `fuse_lora()`.
#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]
```python
load_lora_into_transformer(state_dict, transformer, adapter_name = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False, metadata = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7631)
Подробнее см. в [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet).
#### load_lora_weights[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.load_lora_weights]]
```python
load_lora_weights(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], adapter_name: str | None = None, hotswap: bool = False, **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7595)
Подробнее см. в [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
#### lora_state_dict[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.lora_state_dict]]
```python
lora_state_dict(pretrained_model_name_or_path_or_dict: str | dict[str, torch.Tensor], **kwargs)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7543)
Подробнее см. в [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
#### save_lora_weights[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.save_lora_weights]]
```python
save_lora_weights(save_directory: str | os.PathLike, transformer_lora_layers: dict[str, typing.Union[torch.nn.Module, torch.Tensor]] = None, is_main_process: bool = True, weight_name: str = None, save_function: typing.Callable = None, safe_serialization: bool = True, transformer_lora_adapter_metadata: dict | None = None)
```
[Источник](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7658)
См. [save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ru/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) для получения дополнительной информации.
Xet Storage Details
- Size:
- 186 kB
- Xet hash:
- 126dd67a4de1ca3ea2a1e9212ad08789283f12d98f1d4cde6d3f9c138f479b76
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.