Buckets:
# LoRA
LoRA là phương pháp huấn luyện nhanh và nhẹ, chèn và huấn luyện một số lượng tham số nhỏ hơn đáng kể thay vì toàn bộ tham số của mô hình. Điều này tạo ra tệp nhỏ hơn (~100 MB) và giúp việc huấn luyện nhanh chóng một mô hình để học một khái niệm mới trở nên dễ dàng hơn. Trọng số LoRA thường được nạp vào denoiser, text encoder hoặc cả hai. Denoiser thường tương ứng với một UNet (ví dụ [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) hoặc một Transformer (ví dụ [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)). Có một số lớp để nạp trọng số LoRA:
- `StableDiffusionLoraLoaderMixin` cung cấp các hàm để nạp và gỡ, hợp nhất và tách, bật và tắt, cùng nhiều hàm khác để quản lý trọng số LoRA. Lớp này có thể được sử dụng với bất kỳ mô hình nào.
- `StableDiffusionXLLoraLoaderMixin` là phiên bản [Stable Diffusion (SDXL)](../../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) của lớp `StableDiffusionLoraLoaderMixin` để tải và lưu trữ trọng số LoRA. Nó chỉ có thể được sử dụng với mô hình SDXL.
- `SD3LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Stable Diffusion 3](https://huggingface.co/blog/sd3).
- `FluxLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux).
- `CogVideoXLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [CogVideoX](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/cogvideox).
- `Mochi1LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Mochi](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/mochi).
- `AuraFlowLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [AuraFlow](https://huggingface.co/fal/AuraFlow).
- `LTXVideoLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [LTX-Video](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ltx_video).
- `SanaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Sana](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/sana).
- `HeliosLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HunyuanVideo](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/helios).
- `HunyuanVideoLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HunyuanVideo](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/hunyuan_video).
- `Lumina2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Lumina2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/lumina2).
- `WanLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Wan](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wan).
- `SkyReelsV2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [SkyReels-V2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/skyreels_v2).
- `CogView4LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [CogView4](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/cogview4).
- `AmusedLoraLoaderMixin` dành cho `AmusedPipeline`.
- `AnimaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Anima](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/anima).
- `AceStepLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [ACE-Step](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ace_step).
- `HiDreamImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HiDream Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/hidream)
- `QwenImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Qwen Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/qwen).
- `ZImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Z-Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/zimage).
- `Flux2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux2).
- `ErnieImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Ernie-Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ernie_image).
- `LTX2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ltx2).
- `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [MiniMax-H3](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/minimax_h3).
- `PikaH3FlexLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Pika H3 Flex](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/pika_h3_flex).
- `RFD4ProteinaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [RFD4-Proteína](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/rfd4_proteina).
- `BriaFibo2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [fibo-2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/bria_fibo2).
- `LoraBaseMixin` cung cấp một lớp cơ sở với một số phương tiện tiện ích để hợp nhất, tách, gỡ bỏ, LoRAs và nhiều hơn nữa.
> [!TIP]
> Để tìm hiểu thêm về cách tải trọng số LoRA, hãy xem hướng dẫn tải [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).
## RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7532)
Nạp các lớp LoRA vào [RFD4ProteinaTransformer](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/rfd4_proteina_transformer#diffusers.RFD4ProteinaTransformer).
Autoencoder được ghép nối với checkpoint của denoiser và không được điều chỉnh, do đó transformer là module duy nhất có thể tải được.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7694)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7631)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7595)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7543)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7658)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7714)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
#### diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]
```python
diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)
Lớp tiện ích để xử lý LoRA.
#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]
```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str, str]`) : Tên của các adapter cần xóa.
Xóa các lớp LoRA của adapter khỏi pipeline.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)
Tắt các lớp LoRA đang hoạt động của pipeline.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)
Bật các lớp LoRA đang hoạt động của pipeline.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)
**Tham số:**
target_rank (`int`) : Bậc cao nhất trong số tất cả các adapter sẽ được nạp.
check_compiled (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"error"`) : Cách xử lý một model đã được biên dịch. Việc kiểm tra có thể trả về các thông báo sau: - "error" (mặc định): ném ra một lỗi - "warn": phát ra một cảnh báo - "ignore": không làm gì
Nóng thay thế các adapter mà không kích hoạt việc biên dịch lại mô hình hoặc khi các bậc của các adapter được nạp khác nhau.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)
**Tham số:**
components : (`list[str]`): danh sách các thành phần có thể tiêm LoRA để hợp nhất các LoRA vào.
lora_scale (`float`, mặc định là 1.0) : Kiểm soát mức độ ảnh hưởng của các tham số LoRA đến đầu ra.
safe_fusing (`bool`, mặc định là `False`) : Có kiểm tra các trọng số đã hợp nhất (fused) xem có chứa giá trị NaN trước khi hợp nhất hay không, và nếu giá trị là NaN thì không thực hiện hợp nhất.
adapter_names (`list[str]`, *tùy chọn*) : Các tên adapter sẽ được sử dụng để hợp nhất. Nếu không truyền gì, tất cả các adapter đang hoạt động sẽ được hợp nhất.
Trộn các tham số LoRA vào các tham số gốc của các khối tương ứng.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)
Lấy danh sách các adapter đang hoạt động hiện tại.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)
Lấy danh sách hiện tại của tất cả các adapter khả dụng trong pipeline.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str]` hoặc `str`) : Tên của các adapter cần sử dụng.
adapter_weights (`float`, `dict` hoặc `list`, *tùy chọn*) : Trọng số cho các adapter. Một giá trị vô hướng sẽ nhân lên tất cả các thành phần tương thích với LoRA. Một từ điển ánh xạ tên thành phần (ví dụ `"unet"`, `"transformer"` hoặc `"text_encoder"`) tới trọng số; trọng số của một thành phần UNet cũng có thể là một từ điển lồng nhau chứa các thang đo khối. Một giá trị vô hướng hoặc từ điển đơn lẻ được áp dụng cho mọi adapter. Một danh sách phải chứa một giá trị vô hướng, từ điển hoặc `None` cho mỗi adapter, theo thứ tự của `adapter_names`. `None` mặc định là `1.0`, bao gồm cả các mục trong danh sách và trọng số của các thành phần. Các thành phần không được chỉ định và các khối UNet cũng mặc định là `1.0`.
Đặt các adapter đang hoạt động hiện tại để sử dụng trong pipeline.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str]`) : danh sách các adapter để gửi thiết bị đến.
device (`torch.device | str | int`) : Thiết bị để gửi các adapter đến. Có thể là một thiết bị torch, một str hoặc một số nguyên.
Chuyển các LoRA được liệt kê trong `adapter_names` sang thiết bị đích. Hữu ích để offload LoRA sang CPU trong trường hợp bạn muốn nạp nhiều adapter và giải phóng một phần bộ nhớ GPU.
Sau khi offload các adapter LoRA sang CPU, miễn là phần còn lại của mô hình vẫn nằm trên GPU, các adapter LoRA sẽ không thể được sử dụng để suy luận (inference) nữa, vì điều đó sẽ gây ra sự không khớp về thiết bị (device mismatch). Hãy nhớ đặt lại thiết bị về GPU trước khi sử dụng các adapter LoRA đó để suy luận.
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)
**Tham số:**
components (`list[str]`) : danh sách các thành phần có thể tiêm LoRA để tách LoRA ra.
unfuse_unet (`bool`, mặc định là `True`) : Có nên tách các tham số LoRA của UNet hay không.
unfuse_text_encoder (`bool`, mặc định là `True`) : Xác định có tách các tham số LoRA của text encoder hay không. Nếu text encoder không được monkey-patch với các tham số LoRA thì sẽ không có tác dụng.
Đảo ngược tác dụng của [`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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)
Gỡ bỏ các tham số LoRA.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)
Viết state dict của các lớp LoRA (tùy chọn kèm metadata) ra đĩa.
## StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L138)
Nạp các lớp LoRA vào [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) và [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) của 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L408)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Khóa nên được thêm tiền tố `text_encoder` để phân biệt với các lớp lora của unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : Mô hình mã hóa văn bản để nạp các lớp LoRA vào.
prefix (`str`) : Tiền tố mong đợi của `text_encoder` trong `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Mức độ nhân (scale) đầu ra của lớp tuyến tính lora trước khi nó được cộng với đầu ra của lớp lora thông thường.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L354)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Các key có thể được chỉ định trực tiếp vào unet hoặc được thêm tiền tố `unet` để phân biệt với các lớp lora của text encoder.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
unet (`UNet2DConditionModel`) : Mô hình UNet để nạp các lớp LoRA vào.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L148)
**Tham số:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` hoặc `os.PathLike` hoặc `dict`) : Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tuỳ chọn*) : Mặc định là `False`. Xác định có thay thế adapter (LoRA) hiện có bằng adapter mới được nạp tại chỗ hay không. Điều này có nghĩa là, thay vì nạp thêm một adapter, phương thức này sẽ lấy trọng số của adapter hiện có và thay thế chúng bằng trọng số của adapter mới. Cách này có thể nhanh hơn và tiết kiệm bộ nhớ hơn. Tuy nhiên, lợi ích chính của hotswapping là khi mô hình được biên dịch bằng torch.compile, việc nạp adapter mới không yêu cầu biên dịch lại mô hình. Khi sử dụng hotswapping, `adapter_name` được truyền vào phải là tên của một adapter đã được nạp. Nếu adapter mới và adapter cũ có rank và/hoặc LoRA alphas (tức là hệ số scale) khác nhau, bạn cần gọi thêm một phương thức trước khi nạp adapter: ```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 ``` Lưu ý rằng việc hotswap adapter của text encoder hiện chưa được hỗ trợ. Kỹ thuật này có một số hạn chế khác, được tài liệu hóa tại đây: https://huggingface.co/docs/peft/main/en/package_reference/hotswap
kwargs (`dict`, *tùy chọn*) : Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict).
Tải trọng số LoRA được chỉ định trong `pretrained_model_name_or_path_or_dict` vào `self.unet` và `self.text_encoder`.
Tất cả các kwargs được chuyển tiếp đến `self.lora_state_dict`.
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết về cách nạp state dict.
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết về cách state dict được nạp vào `self.unet`.
Xem [load_lora_into_text_encoder()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder) để biết thêm chi tiết về cách state dict được nạp vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L243)
**Tham số:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` hoặc `os.PathLike` hoặc `dict`) : Có thể là: - Một chuỗi, *model id* (ví dụ `google/ddpm-celebahq-256`) của một model được huấn luyện trước lưu trữ trên Hub. - Một đường dẫn đến *thư mục* (ví dụ `./my_model_directory`) chứa các trọng số model được lưu bằng [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained). - Một [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict).
cache_dir (`str | os.PathLike`, *tùy chọn*) : Đường dẫn đến thư mục nơi cấu hình mô hình được huấn luyện trước đã tải xuống được lưu đệm nếu không sử dụng bộ lưu đệm tiêu chuẩn.
force_download (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định có nên ép buộc tải lại (re-download) trọng số mô hình và các tệp cấu hình hay không, ghi đè lên các phiên bản đã được lưu trong bộ nhớ đệm nếu chúng tồn tại.
proxies (`dict[str, str]`, *tùy chọn*) : Một từ điển các máy chủ proxy để sử dụng theo giao thức hoặc điểm cuối, ví dụ, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Các proxy được sử dụng cho mỗi yêu cầu.
local_files_only (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem có chỉ tải trọng số và tệp cấu hình của mô hình cục bộ hay không. Nếu đặt thành `True`, mô hình sẽ không được tải xuống từ Hub.
token (`str` hoặc *bool*, *tùy chọn*) : Token được sử dụng làm HTTP bearer authorization cho các tệp từ xa. Nếu là `True`, token được tạo từ `diffusers-cli login` (được lưu trong `~/.huggingface`) sẽ được sử dụng.
revision (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"main"`) : Phiên bản mô hình cụ thể cần sử dụng. Nó có thể là tên nhánh, tên thẻ, id commit, hoặc bất kỳ định danh nào được Git cho phép.
subfolder (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `""`) : Vị trí của thư mục con chứa tệp mô hình bên trong một kho lưu trữ mô hình lớn hơn trên Hub hoặc cục bộ.
weight_name (`str`, *tùy chọn*, mặc định là None) : Tên của tệp state dict đã được serialize.
return_lora_metadata (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là False) : Khi được bật, đồng thời trả về các siêu dữ liệu của bộ thích ứng LoRA, thường được tìm thấy trong state dict.
Trả về state dict cho trọng số lora và các alpha của mạng.
> [!WARNING] > Chúng tôi hỗ trợ nạp các checkpoint LoRA định dạng A1111 ở mức hạn chế. > > Hàm này
thực nghiệm và có thể thay đổi trong tương lai.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L466)
**Tham số:**
save_directory (`str` hoặc `os.PathLike`) : Thư mục để lưu các tham số LoRA. Thư mục sẽ được tạo nếu chưa tồn tại.
unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `unet`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `text_encoder`. Phải truyền rõ state dict LoRA của text encoder vì nó đến từ 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem tiến trình gọi hàm này có phải là tiến trình chính hay không. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần gọi hàm này trên tất cả các tiến trình. Trong trường hợp này, chỉ đặt `is_main_process=True` trên tiến trình chính để tránh điều kiện đua.
save_function (`Callable`) : Hàm được sử dụng để lưu state dictionary. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần thay thế `torch.save` bằng một phương pháp khác. Có thể được cấu hình bằng biến môi trường `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có lưu mô hình bằng `safetensors` hay theo cách truyền thống của PyTorch với `pickle` hay không.
unet_lora_adapter_metadata : Metadata của adapter LoRA liên quan đến unet sẽ được serialize cùng với state dict.
text_encoder_lora_adapter_metadata : Metadata của adapter LoRA liên quan đến text encoder, sẽ được serialize cùng với state dict.
Lưu các tham số LoRA tương ứng với UNet và text encoder.
## StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L585)
Nạp các lớp LoRA vào [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) và [`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection) của 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L938)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L831)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Khóa nên được thêm tiền tố `text_encoder` để phân biệt với các lớp lora của unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : Mô hình mã hóa văn bản để nạp các lớp LoRA vào.
prefix (`str`) : Tiền tố mong đợi của `text_encoder` trong `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Mức độ nhân (scale) đầu ra của lớp tuyến tính lora trước khi nó được cộng với đầu ra của lớp lora thông thường.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L776)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Các key có thể được chỉ định trực tiếp vào unet hoặc được thêm tiền tố `unet` để phân biệt với các lớp lora của text encoder.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
unet (`UNet2DConditionModel`) : Mô hình UNet để nạp các lớp LoRA vào.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L596)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L664)
**Tham số:**
pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` hoặc `os.PathLike` hoặc `dict`) : Có thể là: - Một chuỗi, *model id* (ví dụ `google/ddpm-celebahq-256`) của một model được huấn luyện trước lưu trữ trên Hub. - Một đường dẫn đến *thư mục* (ví dụ `./my_model_directory`) chứa các trọng số model được lưu bằng [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained). - Một [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict).
cache_dir (`str | os.PathLike`, *tùy chọn*) : Đường dẫn đến thư mục nơi cấu hình mô hình được huấn luyện trước đã tải xuống được lưu đệm nếu không sử dụng bộ lưu đệm tiêu chuẩn.
force_download (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định có nên ép buộc tải lại (re-download) trọng số mô hình và các tệp cấu hình hay không, ghi đè lên các phiên bản đã được lưu trong bộ nhớ đệm nếu chúng tồn tại.
proxies (`dict[str, str]`, *tùy chọn*) : Một từ điển các máy chủ proxy để sử dụng theo giao thức hoặc điểm cuối, ví dụ, `{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}`. Các proxy được sử dụng cho mỗi yêu cầu.
local_files_only (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định xem có chỉ tải trọng số và tệp cấu hình của mô hình cục bộ hay không. Nếu đặt thành `True`, mô hình sẽ không được tải xuống từ Hub.
token (`str` hoặc *bool*, *tùy chọn*) : Token được sử dụng làm HTTP bearer authorization cho các tệp từ xa. Nếu là `True`, token được tạo từ `diffusers-cli login` (được lưu trong `~/.huggingface`) sẽ được sử dụng.
revision (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"main"`) : Phiên bản mô hình cụ thể cần sử dụng. Nó có thể là tên nhánh, tên thẻ, id commit, hoặc bất kỳ định danh nào được Git cho phép.
subfolder (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `""`) : Vị trí của thư mục con chứa tệp mô hình bên trong một kho lưu trữ mô hình lớn hơn trên Hub hoặc cục bộ.
weight_name (`str`, *tùy chọn*, mặc định là None) : Tên của tệp state dict đã được serialize.
return_lora_metadata (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là False) : Khi được bật, đồng thời trả về các siêu dữ liệu của bộ thích ứng LoRA, thường được tìm thấy trong state dict.
Trả về state dict cho trọng số lora và các alpha của mạng.
> [!WARNING] > Chúng tôi hỗ trợ nạp các checkpoint LoRA định dạng A1111 ở mức hạn chế. > > Hàm này
thực nghiệm và có thể thay đổi trong tương lai.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L890)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['unet', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L957)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L964)
Tải các lớp LoRA vào [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel) và [`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection).
Đặc thù cho [StableDiffusion3Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1225)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1116)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Khóa nên được thêm tiền tố `text_encoder` để phân biệt với các lớp lora của unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : Mô hình mã hóa văn bản để nạp các lớp LoRA vào.
prefix (`str`) : Tiền tố mong đợi của `text_encoder` trong `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Mức độ nhân (scale) đầu ra của lớp tuyến tính lora trước khi nó được cộng với đầu ra của lớp lora thông thường.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1090)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1031)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L977)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1175)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1245)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1441)
Nạp các lớp LoRA vào [FluxTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/flux_transformer#diffusers.FluxTransformer2DModel), [`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel).
Đặc thù của [FluxPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1879)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1756)
**Tham số:**
state_dict (`dict`) : Một state dict chuẩn chứa các tham số của lớp lora. Khóa nên được thêm tiền tố `text_encoder` để phân biệt với các lớp lora của unet.
network_alphas (`dict[str, float]`) : Giá trị của network alpha được sử dụng cho việc học ổn định và ngăn ngừa underflow. Giá trị này có cùng ý nghĩa với tùy chọn `--network_alpha` trong script trainer của kohya-ss. Xem [liên kết này](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning).
text_encoder (`CLIPTextModel`) : Mô hình mã hóa văn bản để nạp các lớp LoRA vào.
prefix (`str`) : Tiền tố mong đợi của `text_encoder` trong `state_dict`.
lora_scale (`float`) : Mức độ nhân (scale) đầu ra của lớp tuyến tính lora trước khi nó được cộng với đầu ra của lớp lora thông thường.
adapter_name (`str`, *tùy chọn*) : Tên adapter sẽ được sử dụng để tham chiếu mô hình adapter đã tải. Nếu không được chỉ định, hệ thống sẽ sử dụng `default_{i}`, trong đó i là tổng số adapter đang được tải.
low_cpu_mem_usage (`bool`, *tùy chọn*) : Tăng tốc độ tải mô hình bằng cách chỉ tải trọng số LoRA được huấn luyện trước và không khởi tạo các trọng số ngẫu nhiên.
hotswap (`bool`, *tùy chọn*) : Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights).
metadata (`dict`) : Metadata tùy chọn của bộ thích ứng LoRA. Khi được cung cấp, các đối số `LoraConfig` của `peft` sẽ không được suy ra từ state dict.
Điều này sẽ nạp các lớp LoRA được chỉ định trong `state_dict` vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1675)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1579)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1454)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1815)
**Tham số:**
save_directory (`str` hoặc `os.PathLike`) : Thư mục để lưu các tham số LoRA. Thư mục sẽ được tạo nếu chưa tồn tại.
transformer_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `transformer`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `text_encoder`. Phải truyền rõ state dict LoRA của text encoder vì nó đến từ 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem tiến trình gọi hàm này có phải là tiến trình chính hay không. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần gọi hàm này trên tất cả các tiến trình. Trong trường hợp này, chỉ đặt `is_main_process=True` trên tiến trình chính để tránh điều kiện đua.
save_function (`Callable`) : Hàm được sử dụng để lưu state dictionary. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần thay thế `torch.save` bằng một phương pháp khác. Có thể được cấu hình bằng biến môi trường `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có lưu mô hình bằng `safetensors` hay theo cách truyền thống của PyTorch với `pickle` hay không.
transformer_lora_adapter_metadata : Metadata của adapter LoRA liên quan đến transformer, sẽ được serialize cùng với state dict.
text_encoder_lora_adapter_metadata : Metadata của adapter LoRA liên quan đến text encoder, sẽ được serialize cùng với state dict.
Lưu các tham số LoRA tương ứng với UNet và text encoder.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1911)
**Tham số:**
components (`list[str]`) : danh sách các thành phần có thể tiêm LoRA để tách LoRA ra.
Đảo ngược tác dụng của [`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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1926)
**Tham số:**
reset_to_overwritten_params (`bool`, mặc định là `False`) : Xác định có đặt lại các module đã nạp LoRA về tham số gốc hay không. Tham khảo [tài liệu Flux](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux) để biết thêm.
Gỡ bỏ các tham số LoRA.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5773)
Tải các lớp LoRA vào [Flux2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel). Cụ thể cho [Flux2Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5957)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5894)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5859)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5781)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5921)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5977)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6139)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6076)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6040)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6103)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6159)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6166)
Nạp các lớp LoRA vào [BriaFibo2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/transformer_bria_fibo2#diffusers.BriaFibo2Transformer2DModel). Cụ thể cho [BriaFibo2Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6328)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6265)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6229)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6174)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6292)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6348)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6551)
Tải các lớp LoRA vào [ErnieImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/ernie_image_transformer2d#diffusers.ErnieImageTransformer2DModel). Cụ thể cho `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6724)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6661)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6625)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6559)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6688)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6744)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2919)
Nạp các lớp LoRA vào [LTX2VideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/ltx2_video_transformer3d#diffusers.LTX2VideoTransformer3DModel). Cụ thể cho [LTX2Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3108)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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')
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3044)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2992)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2928)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3072)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3128)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2353)
Nạp các lớp LoRA vào [CogVideoXTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/cogvideox_transformer3d#diffusers.CogVideoXTransformer3DModel). Cụ thể cho [CogVideoXPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2512)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2451)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2416)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2361)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2478)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2531)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2538)
Nạp các lớp LoRA vào [MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel). Cụ thể cho [MochiPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2700)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2637)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2601)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2546)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2664)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2720)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1252)
Nạp các lớp LoRA vào [AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) Cụ thể cho [AuraFlowPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1414)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1351)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1315)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1260)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1378)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1434)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2727)
Nạp các lớp LoRA vào [LTXVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/ltx_video_transformer3d#diffusers.LTXVideoTransformer3DModel). Cụ thể cho [LTXPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2892)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2829)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2793)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2735)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2856)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2912)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3135)
Nạp các lớp LoRA vào [SanaTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/sana_transformer2d#diffusers.SanaTransformer2DModel). Cụ thể cho [SanaPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3297)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3234)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3198)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3143)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3261)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3317)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3324)
Nạp các lớp LoRA vào [HeliosTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/helios_transformer3d#diffusers.HeliosTransformer3DModel). Cụ thể cho [HeliosPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/pipelines/helios#diffusers.HeliosPipeline) và [HeliosPyramidPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3487)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3424)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3390)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3332)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3451)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3507)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3514)
Nạp các lớp LoRA vào [HunyuanVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/hunyuan_video_transformer_3d#diffusers.HunyuanVideoTransformer3DModel). Cụ thể cho [HunyuanVideoPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3679)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3616)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3580)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3522)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3643)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3699)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3706)
Nạp các lớp LoRA vào [Lumina2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/lumina2_transformer2d#diffusers.Lumina2Transformer2DModel). Cụ thể cho [Lumina2Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3872)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3809)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3773)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3714)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3836)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3892)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4617)
Nạp các lớp LoRA vào [WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel). Cụ thể cho [CogView4Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4779)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4716)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4680)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4625)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4743)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4799)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4088)
Nạp các lớp LoRA vào [WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel). Cụ thể cho [WanPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/pipelines/wan#diffusers.WanPipeline) và `[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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4324)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4261)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4202)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4096)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4288)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4344)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4351)
Nạp các lớp LoRA vào [SkyReelsV2Transformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4590)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4527)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4467)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4359)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4554)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4610)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2211)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2298)
**Tham số:**
save_directory (`str` hoặc `os.PathLike`) : Thư mục để lưu các tham số LoRA. Thư mục sẽ được tạo nếu chưa tồn tại.
unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `unet`.
text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` hoặc `dict[str, torch.Tensor]`) : State dict của các lớp LoRA tương ứng với `text_encoder`. Phải truyền rõ state dict LoRA của text encoder vì nó đến từ 🤗 Transformers.
is_main_process (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem tiến trình gọi hàm này có phải là tiến trình chính hay không. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần gọi hàm này trên tất cả các tiến trình. Trong trường hợp này, chỉ đặt `is_main_process=True` trên tiến trình chính để tránh điều kiện đua.
save_function (`Callable`) : Hàm được sử dụng để lưu state dictionary. Hữu ích trong quá trình huấn luyện phân tán khi bạn cần thay thế `torch.save` bằng một phương pháp khác. Có thể được cấu hình bằng biến môi trường `DIFFUSERS_SAVE_MODE`.
safe_serialization (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có lưu mô hình bằng `safetensors` hay theo cách truyền thống của PyTorch với `pickle` hay không.
Lưu các tham số LoRA tương ứng với UNet và text encoder.
## AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5587)
Nạp các lớp LoRA vào [CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel) và [AnimaTextConditioner](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5747)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5652)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5596)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_conditioner'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5766)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6941)
Nạp các lớp LoRA vào [AceStepTransformer1DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/ace_step_transformer#diffusers.AceStepTransformer1DModel). Cụ thể cho [AceStepPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7105)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7042)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7006)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6949)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7069)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7125)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4806)
Nạp các lớp LoRA vào [HiDreamImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/hidream_image_transformer#diffusers.HiDreamImageTransformer2DModel). Cụ thể cho [HiDreamImagePipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4971)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4908)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4872)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4814)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4935)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4991)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4998)
Nạp các lớp LoRA vào [QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel). Cụ thể cho [QwenImagePipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5166)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5103)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5067)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5006)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5130)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5186)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5387)
Nạp các lớp LoRA vào [ZImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/z_image_transformer2d#diffusers.ZImageTransformer2DModel). Cụ thể cho [ZImagePipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5560)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5497)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5461)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5395)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5524)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5580)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6751)
Nạp các lớp LoRA vào [CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel), dành riêng cho [Cosmos2_5_PredictBasePipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6914)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6851)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6815)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6760)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6878)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6934)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3899)
Nạp các lớp LoRA vào `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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4061)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3998)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3962)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3907)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4025)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4081)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6355)
Nạp các lớp LoRA vào [Ideogram4Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/ideogram4_transformer2d#diffusers.Ideogram4Transformer2DModel). Cụ thể cho [Ideogram4Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6524)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6461)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6425)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6363)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6488)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6544)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5193)
Nạp các lớp LoRA vào [Krea2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/krea2_transformer2d#diffusers.Krea2Transformer2DModel). Cụ thể cho [Krea2Pipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5360)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5297)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5261)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5201)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5324)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5380)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7132)
Tải các lớp LoRA vào [MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel). Cụ thể cho [MiniMaxH3ModularPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/pipelines/minimax_h3#diffusers.MiniMaxH3ModularPipeline).
MiniMax-H3 có hai phân vùng DiT độc lập với tên module giống hệt nhau (một LoRA dành cho phân vùng này sẽ được nạp vào phân vùng kia và làm giảm chất lượng đầu ra), do đó việc định tuyến là rõ ràng: các state dict đã chuyển đổi nhắm đến `transformer.`; truy cập `transformer_ref` bằng một tệp có tiền tố `transformer_ref.` hoặc `load_into_transformer_ref=True`.
LoRA của DiffSynth-Studio (ví dụ [DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime](https://huggingface.co/DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime)) được huấn luyện dựa trên QKV đã hợp nhất theo kiểu xen kẽ từng đầu (per-head-interleaved) của checkpoint gốc và được tách xen kẽ khi chuyển đổi. Các hệ số fp32 của chúng khiến đường dẫn LoRA chưa hợp nhất tính toán ở fp32; việc gọi `.to(torch.bfloat16)` trên mô hình sau khi tải sẽ khôi phục ngân sách bộ nhớ bf16.
LoRA được huấn luyện trên checkpoint đã cắt tỉa (các tệp `*_pruned_*` trong [Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3); [joyfox/MiniMax-H3-Turbo](https://huggingface.co/joyfox/MiniMax-H3-Turbo) là một ví dụ) sẽ gặp lỗi không khớp kích thước. Các tệp không có `alpha` được nạp với `alpha == rank` (thang 1.0, quy ước được nêu bởi ví dụ [larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora](https://huggingface.co/larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora)); mục `alpha` trong `__metadata__` (ví dụ tệp 8 bước của [lightx2v/Minimax-h3-Turbo](https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo)), nếu có, sẽ được ưu tiên áp dụng.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7489)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7389)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7416)
Nạp các lớp LoRA vào phân vùng `transformer_ref`. `prefix` là tên thành phần mà các key mang theo, cụ thể là `transformer_ref` đối với tệp có đặt tên cho phân vùng và `transformer` đối với tệp được định tuyến đến đây bởi `load_into_transformer_ref=True`. Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7274)
**Tham số:**
load_into_transformer_ref (`bool`, mặc định là `False`) : Nạp các lớp có tiền tố `transformer.` vào phân vùng `transformer_ref` — phân vùng mà quy trình `ref2va` dùng để khử nhiễu — thay vì `transformer`. Chỉ cần thiết khi cả hai phân vùng đều được nạp: một pipeline chỉ giữ `transformer_ref` sẽ tự động định tuyến đến đó.
Tải các lớp LoRA vào `transformer` hoặc, với `load_into_transformer_ref=True`, vào `transformer_ref`. Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7159)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7446)
Lưu các lớp LoRA của một hoặc cả hai phân vùng MiniMax-H3. Việc một LoRA thuộc về phân vùng nào không thể khôi phục từ các khóa của nó, do đó đây là cách duy nhất để công bố một H3 LoRA có ghi lại thông tin này. Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]
```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'transformer_ref'], **kwargs)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7508)
Xem `unfuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
## PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7515)
Tải các lớp LoRA vào [MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel). Cụ thể dành cho [PikaH3FlexModularPipeline](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/pipelines/pika_h3_flex#diffusers.PikaH3FlexModularPipeline).
Phiên bản Pika H3 Flex *là* một cặp adapter rank-128 trên hai phân vùng transformer của MiniMax-H3, được phát hành dưới dạng các bản dump PEFT thuần túy theo tên module của diffusers (`fl2va/adapter.safetensors` cho `transformer`, `ref2va/adapter.safetensors` cho `transformer_ref`). Các tệp không có alpha được nạp với `alpha == rank` (scale 1.0), đúng theo hợp đồng của chính các adapter, và việc nạp, định tuyến cũng như lưu trữ tuân theo `MiniMaxH3LoraLoaderMixin`: adapter `fl2va` được đưa vào `transformer`, còn adapter `ref2va` vào `transformer_ref` — riêng lẻ khi pipeline chỉ giữ phân vùng đó (`workflow="ref2va"`), hoặc với `load_into_transformer_ref=True` khi pipeline giữ cả hai.
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)
Lớp tiện ích để xử lý LoRA.
#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]
```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str, str]`) : Tên của các adapter cần xóa.
Xóa các lớp LoRA của adapter khỏi pipeline.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)
Tắt các lớp LoRA đang hoạt động của pipeline.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)
Bật các lớp LoRA đang hoạt động của pipeline.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)
**Tham số:**
target_rank (`int`) : Bậc cao nhất trong số tất cả các adapter sẽ được nạp.
check_compiled (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"error"`) : Cách xử lý một model đã được biên dịch. Việc kiểm tra có thể trả về các thông báo sau: - "error" (mặc định): ném ra một lỗi - "warn": phát ra một cảnh báo - "ignore": không làm gì
Nóng thay thế các adapter mà không kích hoạt việc biên dịch lại mô hình hoặc khi các bậc của các adapter được nạp khác nhau.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)
**Tham số:**
components : (`list[str]`): danh sách các thành phần có thể tiêm LoRA để hợp nhất các LoRA vào.
lora_scale (`float`, mặc định là 1.0) : Kiểm soát mức độ ảnh hưởng của các tham số LoRA đến đầu ra.
safe_fusing (`bool`, mặc định là `False`) : Có kiểm tra các trọng số đã hợp nhất (fused) xem có chứa giá trị NaN trước khi hợp nhất hay không, và nếu giá trị là NaN thì không thực hiện hợp nhất.
adapter_names (`list[str]`, *tùy chọn*) : Các tên adapter sẽ được sử dụng để hợp nhất. Nếu không truyền gì, tất cả các adapter đang hoạt động sẽ được hợp nhất.
Trộn các tham số LoRA vào các tham số gốc của các khối tương ứng.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)
Lấy danh sách các adapter đang hoạt động hiện tại.
Ví dụ:
```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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)
Lấy danh sách hiện tại của tất cả các adapter khả dụng trong pipeline.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str]` hoặc `str`) : Tên của các adapter cần sử dụng.
adapter_weights (`float`, `dict` hoặc `list`, *tùy chọn*) : Trọng số cho các adapter. Một giá trị vô hướng sẽ nhân lên tất cả các thành phần tương thích với LoRA. Một từ điển ánh xạ tên thành phần (ví dụ `"unet"`, `"transformer"` hoặc `"text_encoder"`) tới trọng số; trọng số của một thành phần UNet cũng có thể là một từ điển lồng nhau chứa các thang đo khối. Một giá trị vô hướng hoặc từ điển đơn lẻ được áp dụng cho mọi adapter. Một danh sách phải chứa một giá trị vô hướng, từ điển hoặc `None` cho mỗi adapter, theo thứ tự của `adapter_names`. `None` mặc định là `1.0`, bao gồm cả các mục trong danh sách và trọng số của các thành phần. Các thành phần không được chỉ định và các khối UNet cũng mặc định là `1.0`.
Đặt các adapter đang hoạt động hiện tại để sử dụng trong pipeline.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)
**Tham số:**
adapter_names (`list[str]`) : danh sách các adapter để gửi thiết bị đến.
device (`torch.device | str | int`) : Thiết bị để gửi các adapter đến. Có thể là một thiết bị torch, một str hoặc một số nguyên.
Chuyển các LoRA được liệt kê trong `adapter_names` sang thiết bị đích. Hữu ích để offload LoRA sang CPU trong trường hợp bạn muốn nạp nhiều adapter và giải phóng một phần bộ nhớ GPU.
Sau khi offload các adapter LoRA sang CPU, miễn là phần còn lại của mô hình vẫn nằm trên GPU, các adapter LoRA sẽ không thể được sử dụng để suy luận (inference) nữa, vì điều đó sẽ gây ra sự không khớp về thiết bị (device mismatch). Hãy nhớ đặt lại thiết bị về GPU trước khi sử dụng các adapter LoRA đó để suy luận.
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)
**Tham số:**
components (`list[str]`) : danh sách các thành phần có thể tiêm LoRA để tách LoRA ra.
unfuse_unet (`bool`, mặc định là `True`) : Có nên tách các tham số LoRA của UNet hay không.
unfuse_text_encoder (`bool`, mặc định là `True`) : Xác định có tách các tham số LoRA của text encoder hay không. Nếu text encoder không được monkey-patch với các tham số LoRA thì sẽ không có tác dụng.
Đảo ngược tác dụng của [`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()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)
Gỡ bỏ các tham số LoRA.
Ví dụ:
```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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)
Viết state dict của các lớp LoRA (tùy chọn kèm metadata) ra đĩa.
# LoRA
LoRA là phương pháp huấn luyện nhanh và nhẹ, chèn và huấn luyện một số lượng tham số nhỏ hơn đáng kể thay vì toàn bộ tham số của mô hình. Điều này tạo ra tệp nhỏ hơn (~100 MB) và giúp việc huấn luyện nhanh chóng một mô hình để học một khái niệm mới trở nên dễ dàng hơn. Trọng số LoRA thường được nạp vào denoiser, text encoder hoặc cả hai. Denoiser thường tương ứng với một UNet (ví dụ [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)) hoặc một Transformer (ví dụ [SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)). Có một số lớp để nạp trọng số LoRA:
- `StableDiffusionLoraLoaderMixin` cung cấp các hàm để nạp và gỡ, hợp nhất và tách, bật và tắt, cùng nhiều hàm khác để quản lý trọng số LoRA. Lớp này có thể được sử dụng với bất kỳ mô hình nào.
- `StableDiffusionXLLoraLoaderMixin` là phiên bản [Stable Diffusion (SDXL)](../../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) của lớp `StableDiffusionLoraLoaderMixin` để tải và lưu trữ trọng số LoRA. Nó chỉ có thể được sử dụng với mô hình SDXL.
- `SD3LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Stable Diffusion 3](https://huggingface.co/blog/sd3).
- `FluxLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux).
- `CogVideoXLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [CogVideoX](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/cogvideox).
- `Mochi1LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Mochi](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/mochi).
- `AuraFlowLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [AuraFlow](https://huggingface.co/fal/AuraFlow).
- `LTXVideoLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [LTX-Video](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ltx_video).
- `SanaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Sana](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/sana).
- `HeliosLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HunyuanVideo](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/helios).
- `HunyuanVideoLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HunyuanVideo](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/hunyuan_video).
- `Lumina2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Lumina2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/lumina2).
- `WanLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Wan](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wan).
- `SkyReelsV2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [SkyReels-V2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/skyreels_v2).
- `CogView4LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [CogView4](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/cogview4).
- `AmusedLoraLoaderMixin` dành cho `AmusedPipeline`.
- `AnimaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Anima](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/anima).
- `AceStepLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [ACE-Step](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ace_step).
- `HiDreamImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [HiDream Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/hidream)
- `QwenImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Qwen Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/qwen).
- `ZImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Z-Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/zimage).
- `Flux2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux2).
- `ErnieImageLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Ernie-Image](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ernie_image).
- `LTX2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Flux2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/ltx2).
- `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [MiniMax-H3](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/minimax_h3).
- `PikaH3FlexLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [Pika H3 Flex](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/pika_h3_flex).
- `RFD4ProteinaLoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [RFD4-Proteína](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/rfd4_proteina).
- `BriaFibo2LoraLoaderMixin` cung cấp các chức năng tương tự cho [fibo-2](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/bria_fibo2).
- `LoraBaseMixin` cung cấp một lớp cơ sở với một số phương tiện tiện ích để hợp nhất, tách, gỡ bỏ, LoRAs và nhiều hơn nữa.
> [!TIP]
> Để tìm hiểu thêm về cách tải trọng số LoRA, hãy xem hướng dẫn tải [LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference).
## RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
#### diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]
```python
diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin()
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7532)
Nạp các lớp LoRA vào [RFD4ProteinaTransformer](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/models/rfd4_proteina_transformer#diffusers.RFD4ProteinaTransformer).
Autoencoder được ghép nối với checkpoint của denoiser và không được điều chỉnh, do đó transformer là module duy nhất có thể tải được.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7694)
Xem `fuse_lora()` để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7631)
Xem [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7595)
Xem [load_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7543)
Xem [lora_state_dict()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) để biết thêm chi tiết.
#### 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)
```
[Nguồn](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/v0.43.0/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7658)
Xem [save_lora_weights()](/docs/diffusers/v0.43.0/vi/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights) để biết thêm thông tin.
Xet Storage Details
- Size:
- 172 kB
- Xet hash:
- cd7b14baa30efee5bcf60479b08d6fd2e763fc1299d099eff219c03740f751bd
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.