# LoRA

LoRAは、モデルの全パラメータではなく、はるかに少ない数のパラメータを挿入して学習する、高速かつ軽量な学習手法です。これにより、より小さいファイル（約100 MB）が生成され、新しい概念を学習させるモデルを素早くトレーニングしやすくなります。LoRAの重みは、通常、デノイザー、テキストエンコーダー、またはその両方に読み込まれます。デノイザーは通常、UNet（[UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)など）やTransformer（[SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)など）に対応しています。LoRAの重みを読み込むためのクラスはいくつかあります。

- `StableDiffusionLoraLoaderMixin` は、LoRA 重みの読み込みと解放、融合と分離、有効化と無効化など、LoRA 重みを管理するための関数を提供します。このクラスは、任意のモデルで使用できます。
- `StableDiffusionXLLoraLoaderMixin` は、LoRA 重みの読み込みと保存を行う `StableDiffusionLoraLoaderMixin` クラスの [Stable Diffusion (SDXL)](../../api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) 版です。SDXL モデルでのみ使用できます。
- `SD3LoraLoaderMixin` は、[Stable Diffusion 3](https://huggingface.co/blog/sd3) に対して同様の機能を提供します。
- `FluxLoraLoaderMixin` は、[Flux](../pipelines/flux) に対して同様の機能を提供します。
- `CogVideoXLoraLoaderMixin` は、[CogVideoX](../pipelines/cogvideox) に対して同様の機能を提供します。
- `Mochi1LoraLoaderMixin` は、[Mochi](../pipelines/mochi) に対して同様の機能を提供します。
- `AuraFlowLoraLoaderMixin` は、[AuraFlow](https://huggingface.co/fal/AuraFlow) に対して同様の機能を提供します。
- `LTXVideoLoraLoaderMixin` は、[LTX-Video](../pipelines/ltx_video) に対して同様の機能を提供します。
- `SanaLoraLoaderMixin` は、[Sana](../pipelines/sana) に対して同様の機能を提供します。
- `HeliosLoraLoaderMixin` は、[HunyuanVideo](../pipelines/helios) に対して同様の機能を提供します。
- `HunyuanVideoLoraLoaderMixin` は、[HunyuanVideo](../pipelines/hunyuan_video) に対して同様の機能を提供します。
- `Lumina2LoraLoaderMixin` は、[Lumina2](../pipelines/lumina2) に対して同様の機能を提供します。
- `WanLoraLoaderMixin` は、[Wan](../pipelines/wan) に対して同様の機能を提供します。
- `SkyReelsV2LoraLoaderMixin` は、[SkyReels-V2](../pipelines/skyreels_v2) に対して同様の機能を提供します。
- `CogView4LoraLoaderMixin` は、[CogView4](../pipelines/cogview4) に対して同様の機能を提供します。
- `AmusedLoraLoaderMixin` は `AmusedPipeline` 用です。
- `AnimaLoraLoaderMixin` は、[Anima](../pipelines/anima) に対して同様の機能を提供します。
- `AceStepLoraLoaderMixin` は、[ACE-Step](../pipelines/ace_step) に対して同様の機能を提供します。
- `HiDreamImageLoraLoaderMixin` は、[HiDream Image](../pipelines/hidream) に対して同様の機能を提供します。
- `QwenImageLoraLoaderMixin` は、[Qwen Image](../pipelines/qwenimage) に対して同様の機能を提供します。
- `ZImageLoraLoaderMixin` は、[Z-Image](../pipelines/z_image) に対して同様の機能を提供します。
- `Flux2LoraLoaderMixin` は、[Flux2](../pipelines/flux2) に対して同様の機能を提供します。
- `ErnieImageLoraLoaderMixin` は、[Ernie-Image](../pipelines/ernie_image) に対して同様の機能を提供します。
- `LTX2LoraLoaderMixin` は、[Flux2](../pipelines/ltx2) に対して同様の機能を提供します。
- `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` は、[MiniMax-H3](../pipelines/minimax_h3) に対して同様の機能を提供します。
- `PikaH3FlexLoraLoaderMixin` は、[Pika H3 Flex](../pipelines/pika_h3_flex) に対して同様の機能を提供します。
- `RFD4ProteinaLoraLoaderMixin` は、[RFD4-Proteína](../pipelines/rfd4_proteina) に対して同様の機能を提供します。
- `BriaFibo2LoraLoaderMixin` は、[fibo-2](../pipelines/bria_fibo2) に対して同様の機能を提供します。
- `LoraBaseMixin` は、LoRA の融合、非融合、アンロードなどの複数のユーティリティメソッドを提供するベースクラスです。

> [!TIP]
> LoRAの重みをロードする方法の詳細については、[LoRA](../../tutorials/using_peft_for_inference)のロードガイドを参照してください。

## RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7532)

LoRAレイヤーを[RFD4ProteinaTransformer](/docs/diffusers/main/ja/api/models/rfd4_proteina_transformer#diffusers.RFD4ProteinaTransformer)に読み込みます。

autoencoderはdenoiserのチェックポイントとペアで提供され、適応されていないため、transformerがロード可能な唯一のモジュールです。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7694)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7631)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7595)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7543)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7658)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.RFD4ProteinaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7714)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]

#### diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin]]

```python
diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)

LoRAの処理を行うユーティリティクラスです。

#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]

```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str, str]`) : 削除するアダプターの名前。

パイプラインからアダプターのLoRA層を削除します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)

パイプラインのアクティブなLoRAレイヤーを無効にします。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)

パイプラインのアクティブなLoRAレイヤーを有効にします。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)

**パラメータ:**

target_rank (`int`) : 読み込まれるすべてのアダプターの中で最も高いランク。

check_compiled (`str`、*任意*、デフォルトは`"error"`) : すでにコンパイル済みのモデルをどのように扱うかを指定します。チェックは以下のメッセージを返す可能性があります: - "error" (デフォルト): エラーを送出します - "warn": 警告を発行します - "ignore": 何もしません

…

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)

**パラメータ:**

components : (`list[str]`): LoRA を融合する対象の、LoRA 注入可能なコンポーネントのリスト。

lora_scale (`float`、デフォルト値は 1.0) : LoRA パラメータによる出力への影響度を制御します。

safe_fusing (`bool`、デフォルトは`False`) : 融合前に融合対象の重みにNaN値があるかをチェックし、NaN値が存在する場合は融合しないかどうかを指定します。

adapter_names (`list[str]`, *任意*) : 融合に使用するアダプター名。何も渡されない場合、すべてのアクティブなアダプターが融合されます。

対応するブロックの元のパラメータにLoRAパラメータを融合します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)

現在アクティブなアダプターのリストを取得します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)

パイプライン内で現在利用可能なすべてのアダプターの一覧を取得します。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str]` または `str`) : 使用するアダプターの名前。

adapter_weights (`float`、`dict`または`list`、*省略可*) : アダプター用の重みです。スカラー値は、すべてのLoRA互換コンポーネントにスケーリングを適用します。辞書は、コンポーネント名（例: `"unet"`、`"transformer"`または`"text_encoder"`）を重みにマッピングします。UNetコンポーネントの重みは、ブロックのスケーリングを格納したネストされた辞書也可以是ります。単一のスカラー値または辞書は、すべてのアダプターに適用されます。リストの場合、`adapter_names`の順序に従って、アダプターごとにスカラー値、辞書、または`None`を1つずつ含める必要があります。`None`は、リストの要素およびコンポーネントの重みにおいて、デフォルトで`1.0`になります。指定されていないコンポーネントおよびUNetブロックも、デフォルトで`1.0`になります。

パイプラインで使用するために、現在アクティブなアダプターを設定します。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str]`) : デバイスに送信するアダプターのリスト。

device (`torch.device | str | int`) : アダプターを送信するデバイス。torch のデバイス、文字列、または整数のいずれかです。

`adapter_names` にリストされている LoRA をターゲットデバイスに移動します。複数のアダプターを読み込んで GPU メモリを解放したい場合に、LoRA を CPU にオフロードするために便利です。

LoRA アダプターを CPU にオフロードした後、モデルの残りがまだ GPU にある限り、デバイス不一致が発生するため、LoRA アダプターは推論に使用できなくなります。これらの LoRA アダプターを推論に使用する前に、デバイスを GPU に戻すことを忘れないでください。

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)

**パラメータ:**

components (`list[str]`) : LoRA をアンフュージョンする対象の LoRA 注入可能コンポーネントのリスト。

unfuse_unet (`bool`、デフォルトは`True`) : UNetのLoRAパラメータをアンフュージョンするかどうかを指定します。

unfuse_text_encoder (`bool`、デフォルトは`True`) : テキストエンコーダーのLoRAパラメータをアンフュージョン（分離）するかどうか。テキストエンコーダーがLoRAパラメータでモンキーパッチされていない場合、この設定は効果を持ちません。

[`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora) の効果を逆転します。

#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unload_lora_weights]]

```python
unload_lora_weights()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)

LoRAパラメータをアンロードします。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)

LoRA層のstate dictを（メタデータ付きで）ディスクに書き込みます。

## StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L138)

Stable Diffusionの[UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)と[`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L408)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。unet の lora レイヤーと区別するために、キーには `text_encoder` というプレフィックスを付与する必要があります。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

text_encoder (`CLIPTextModel`) : LoRA層を読み込む対象のテキストエンコーダーモデル。

prefix (`str`) : `state_dict` における `text_encoder` の期待されるプレフィックス。

lora_scale (`float`) : 通常の lora レイヤーの出力に lora linear レイヤーの出力を加算する前に、その出力をどの程度スケーリングするかを示します。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`, *省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`text_encoder`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L354)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。キーは unet に直接インデックスでアクセスできる形式か、`unet` というプレフィックスが付与された形式のいずれかであり、後者はテキストエンコーダーの lora レイヤーと区別するために使用できます。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

unet (`UNet2DConditionModel`) : LoRA層を読み込む対象のUNetモデル。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`、*省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`unet`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L148)

**パラメータ:**

pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` または `os.PathLike` または `dict`) : [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict) を参照してください。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`, *省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`, *任意*) : デフォルトは `False` です。既存の (LoRA) アダプターを、新しく読み込まれたアダプターでその場で置き換えるかどうかを指定します。つまり、追加のアダプターを読み込むのではなく、既存のアダプターの重みを新しいアダプターの重みで置き換えます。これにより、より高速かつメモリ効率の高い処理が可能になります。ただし、ホットスワップの主な利点は、モデルが torch.compile でコンパイルされている場合、新しいアダプターを読み込んでもモデルの再コンパイルが不要になる点です。ホットスワップを使用する場合は、渡す `adapter_name` は、すでに読み込まれているアダプターの名前である必要があります。 新しいアダプターと古いアダプターでランクと/または LoRA alpha (すなわちスケーリング) が異なる場合、アダプターを読み込む前に追加のメソッドを呼び出す必要があります: ```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 ``` テキストエンコーダーのアダプターのホットスワップは、まだサポートされていません。この技術にはいくつかの制限があり、以下にドキュメント化されています: https://huggingface.co/docs/peft/main/en/package_reference/hotswap

kwargs (`dict`、*任意*) : [lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

`pretrained_model_name_or_path_or_dict` で指定された LoRA の重みを `self.unet` および `self.text_encoder` に読み込みます。

すべてのkwargsは`self.lora_state_dict`に転送されます。

ステートディクトの読み込み方法の詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

`self.unet` にステートディクトがどのように読み込まれるかについては、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) を参照してください。

`self.text_encoder` に state dict がどのように読み込まれるかについては、[load_lora_into_text_encoder()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_text_encoder) を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L243)

**パラメータ:**

pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` または `os.PathLike` または `dict`) : 以下のいずれかです。 - Hub にホストされている事前学習済みモデルの *model id*（例: `google/ddpm-celebahq-256`）を示す文字列。 - [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/main/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained) で保存されたモデルの重みを格納した *ディレクトリ* へのパス（例: `./my_model_directory`）。 - [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict)。

cache_dir (`str | os.PathLike`、*任意*) : 標準のキャッシュを使用しない場合、ダウンロードした事前学習済みモデルの構成がキャッシュされるディレクトリのパス。

force_download (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルの重みと設定ファイルの(再)ダウンロードを強制するかどうか。キャッシュされたバージョンが存在する場合でも、それを上書きします。

proxies (`dict[str, str]`、*省略可*) : プロトコルまたはエンドポイントごとに使用するプロキシサーバーの辞書です。例えば、`{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}` のように指定します。これらのプロキシは、各リクエストで使用されます。

local_files_only (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : ローカルのモデルの重みと設定ファイルのみを読み込むかどうかを指定します。`True`に設定すると、モデルは Hub からダウンロードされません。

token (`str` または *bool*、*省略可能*) : リモートファイルの HTTP ベアラ認証に使用するトークン。`True` の場合、`diffusers-cli login` で生成されたトークン（`~/.huggingface` に保存）が使用されます。

revision (`str`、*任意*、デフォルトは`"main"`) : 使用する特定のモデルバージョンです。ブランチ名、タグ名、コミット ID、または Git で許可されている任意の識別子を使用できます。

subfolder (`str`、*任意*、デフォルトは `""`) : Hub またはローカル上のより大きなモデルリポジトリ内での、モデルファイルのサブフォルダの場所。

weight_name (`str`、*任意*、デフォルトは None) : シリアライズされた state dict ファイルの名前。

return_lora_metadata (`bool`、*任意*、デフォルトは False) : 有効にすると、state dict に通常含まれている LoRA アダプターのメタデータも追加で返されます。

LoRAの重みとネットワークのアルファのstate dictを返します。

> [!WARNING] > A1111形式のLoRAチェックポイントの読み込みは、限定的な範囲でサポートしています。 > > この関数は
実験的な機能であり、将来変更される可能性があります。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L466)

**パラメータ:**

save_directory (`str` または `os.PathLike`) : LoRA パラメータを保存するディレクトリ。存在しない場合は作成されます。

unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `unet` に対応する LoRA レイヤーの state dict。

text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `text_encoder` に対応する LoRA レイヤーの state dict。🤗 Transformers から取得されるため、テキストエンコーダーの LoRA state dict を明示的に渡す必要があります。

is_main_process (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : この関数を呼び出したプロセスがメインプロセスかどうかを示します。分散学習時に、すべてのプロセスでこの関数を呼び出す必要がある場合に便利です。この場合、競合状態を避けるために、メインプロセスでのみ`is_main_process=True`を設定してください。

save_function (`Callable`) : 状態辞書を保存するために使用する関数です。分散学習時に `torch.save` を別のメソッドに置き換える必要がある場合に便利です。環境変数 `DIFFUSERS_SAVE_MODE` で設定できます。

safe_serialization (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルを`safetensors`で保存するか、`pickle`を用いた従来の PyTorch の方法で保存するかどうかを指定します。

unet_lora_adapter_metadata : state dict と一緒にシリアライズされる unet に関連付けられた LoRA アダプターのメタデータ。

text_encoder_lora_adapter_metadata : state dict と一緒にシリアライズされる、テキストエンコーダーに関連付けられた LoRA アダプターのメタデータ。

UNetおよびテキストエンコーダーに対応するLoRAパラメータを保存します。

## StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L585)

Stable Diffusion XLの[UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)、[`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)、および[`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection)にLoRA層を読み込みます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L938)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L831)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。unet の lora レイヤーと区別するために、キーには `text_encoder` というプレフィックスを付与する必要があります。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

text_encoder (`CLIPTextModel`) : LoRA層を読み込む対象のテキストエンコーダーモデル。

prefix (`str`) : `state_dict` における `text_encoder` の期待されるプレフィックス。

lora_scale (`float`) : 通常の lora レイヤーの出力に lora linear レイヤーの出力を加算する前に、その出力をどの程度スケーリングするかを示します。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`, *省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`text_encoder`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L776)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。キーは unet に直接インデックスでアクセスできる形式か、`unet` というプレフィックスが付与された形式のいずれかであり、後者はテキストエンコーダーの lora レイヤーと区別するために使用できます。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

unet (`UNet2DConditionModel`) : LoRA層を読み込む対象のUNetモデル。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`、*省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`unet`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L596)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L664)

**パラメータ:**

pretrained_model_name_or_path_or_dict (`str` または `os.PathLike` または `dict`) : 以下のいずれかです。 - Hub にホストされている事前学習済みモデルの *model id*（例: `google/ddpm-celebahq-256`）を示す文字列。 - [ModelMixin.save_pretrained()](/docs/diffusers/main/ja/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained) で保存されたモデルの重みを格納した *ディレクトリ* へのパス（例: `./my_model_directory`）。 - [torch state dict](https://pytorch.org/tutorials/beginner/saving_loading_models.html#what-is-a-state-dict)。

cache_dir (`str | os.PathLike`、*任意*) : 標準のキャッシュを使用しない場合、ダウンロードした事前学習済みモデルの構成がキャッシュされるディレクトリのパス。

force_download (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルの重みと設定ファイルの(再)ダウンロードを強制するかどうか。キャッシュされたバージョンが存在する場合でも、それを上書きします。

proxies (`dict[str, str]`、*省略可*) : プロトコルまたはエンドポイントごとに使用するプロキシサーバーの辞書です。例えば、`{'http': 'foo.bar:3128', 'http://hostname': 'foo.bar:4012'}` のように指定します。これらのプロキシは、各リクエストで使用されます。

local_files_only (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : ローカルのモデルの重みと設定ファイルのみを読み込むかどうかを指定します。`True`に設定すると、モデルは Hub からダウンロードされません。

token (`str` または *bool*、*省略可能*) : リモートファイルの HTTP ベアラ認証に使用するトークン。`True` の場合、`diffusers-cli login` で生成されたトークン（`~/.huggingface` に保存）が使用されます。

revision (`str`、*任意*、デフォルトは`"main"`) : 使用する特定のモデルバージョンです。ブランチ名、タグ名、コミット ID、または Git で許可されている任意の識別子を使用できます。

subfolder (`str`、*任意*、デフォルトは `""`) : Hub またはローカル上のより大きなモデルリポジトリ内での、モデルファイルのサブフォルダの場所。

weight_name (`str`、*任意*、デフォルトは None) : シリアライズされた state dict ファイルの名前。

return_lora_metadata (`bool`、*任意*、デフォルトは False) : 有効にすると、state dict に通常含まれている LoRA アダプターのメタデータも追加で返されます。

LoRAの重みとネットワークのアルファのstate dictを返します。

> [!WARNING] > A1111形式のLoRAチェックポイントの読み込みは、限定的な範囲でサポートしています。 > > この関数は
実験的な機能であり、将来変更される可能性があります。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L890)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.StableDiffusionXLLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['unet', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L957)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L964)

LoRAレイヤーを[SD3Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/sd3_transformer2d#diffusers.SD3Transformer2DModel)、[`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)、および[`CLIPTextModelWithProjection`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModelWithProjection)に読み込みます。

[StableDiffusion3Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_3#diffusers.StableDiffusion3Pipeline)に固有です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1225)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1116)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。unet の lora レイヤーと区別するために、キーには `text_encoder` というプレフィックスを付与する必要があります。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

text_encoder (`CLIPTextModel`) : LoRA層を読み込む対象のテキストエンコーダーモデル。

prefix (`str`) : `state_dict` における `text_encoder` の期待されるプレフィックス。

lora_scale (`float`) : 通常の lora レイヤーの出力に lora linear レイヤーの出力を加算する前に、その出力をどの程度スケーリングするかを示します。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`, *省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`text_encoder`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1090)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1031)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L977)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1175)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SD3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder', 'text_encoder_2'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1245)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1441)

LoRAレイヤーを[FluxTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/flux_transformer#diffusers.FluxTransformer2DModel)、[`CLIPTextModel`](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/clip#transformers.CLIPTextModel)に読み込みます。

[FluxPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/flux#diffusers.FluxPipeline)に固有のものです。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1879)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1756)

**パラメータ:**

state_dict (`dict`) : lora レイヤーのパラメータを含む標準的な state dict です。unet の lora レイヤーと区別するために、キーには `text_encoder` というプレフィックスを付与する必要があります。

network_alphas (`dict[str, float]`) : 安定した学習とアンダーフローの防止に使用されるネットワークアルファの値です。この値は、kohya-ss トレーナースクリプトの `--network_alpha` オプションと同じ意味を持ちます。[このリンク](https://github.com/darkstorm2150/sd-scripts/blob/main/docs/train_network_README-en.md#execute-learning)を参照してください。

text_encoder (`CLIPTextModel`) : LoRA層を読み込む対象のテキストエンコーダーモデル。

prefix (`str`) : `state_dict` における `text_encoder` の期待されるプレフィックス。

lora_scale (`float`) : 通常の lora レイヤーの出力に lora linear レイヤーの出力を加算する前に、その出力をどの程度スケーリングするかを示します。

adapter_name (`str`, *省略可*) : 読み込まれたアダプターモデルを参照するために使用するアダプター名。指定しない場合、読み込まれるアダプターの総数を i として `default_{i}` が使用されます。

low_cpu_mem_usage (`bool`, *省略可*) : ランダムな重みの初期化を行わず、事前学習済み LoRA 重みのみを読み込むことで、モデルの読み込みを高速化します。

hotswap (`bool`、*省略可*) : [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

metadata (`dict`) : 任意の LoRA アダプターメタデータ。指定した場合、`peft` の `LoraConfig` 引数は state dict から導出されません。

これにより、`state_dict`で指定されたLoRAレイヤーが`text_encoder`に読み込まれます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1675)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1579)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1454)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1815)

**パラメータ:**

save_directory (`str` または `os.PathLike`) : LoRA パラメータを保存するディレクトリ。存在しない場合は作成されます。

transformer_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `transformer` に対応する LoRA レイヤーの state dict。

text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `text_encoder` に対応する LoRA レイヤーの state dict。🤗 Transformers から取得されるため、テキストエンコーダーの LoRA state dict を明示的に渡す必要があります。

is_main_process (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : この関数を呼び出したプロセスがメインプロセスかどうかを示します。分散学習時に、すべてのプロセスでこの関数を呼び出す必要がある場合に便利です。この場合、競合状態を避けるために、メインプロセスでのみ`is_main_process=True`を設定してください。

save_function (`Callable`) : 状態辞書を保存するために使用する関数です。分散学習時に `torch.save` を別のメソッドに置き換える必要がある場合に便利です。環境変数 `DIFFUSERS_SAVE_MODE` で設定できます。

safe_serialization (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルを`safetensors`で保存するか、`pickle`を用いた従来の PyTorch の方法で保存するかどうかを指定します。

transformer_lora_adapter_metadata : state dict と一緒にシリアライズされる、transformer に関連付けられた LoRA アダプターのメタデータ。

text_encoder_lora_adapter_metadata : state dict と一緒にシリアライズされる、テキストエンコーダーに関連付けられた LoRA アダプターのメタデータ。

UNetおよびテキストエンコーダーに対応するLoRAパラメータを保存します。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1911)

**パラメータ:**

components (`list[str]`) : LoRA をアンフュージョンする対象の LoRA 注入可能コンポーネントのリスト。

[`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora) の効果を逆転します。

#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.FluxLoraLoaderMixin.unload_lora_weights]]

```python
unload_lora_weights(reset_to_overwritten_params = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1926)

**パラメータ:**

reset_to_overwritten_params (`bool`、デフォルトは`False`) : LoRAで読み込まれたモジュールを元のパラメータにリセットするかどうか。[Fluxのドキュメント](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/flux)を参照してください。

LoRAパラメータをアンロードします。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5773)

[Flux2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[Flux2Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/flux2#diffusers.Flux2Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5957)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5894)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5859)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5781)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5921)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5977)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5984)

#### fuse_lora[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.fuse_lora]]

```python
fuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], lora_scale: float = 1.0, safe_fusing: bool = False, adapter_names: list[str] | None = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6139)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6076)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6040)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6103)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Flux3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6159)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6166)

[BriaFibo2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/transformer_bria_fibo2#diffusers.BriaFibo2Transformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[BriaFibo2Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/bria_fibo2#diffusers.BriaFibo2Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6328)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6265)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6229)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6174)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6292)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.BriaFibo2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6348)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6551)

`ErnieImagePipeline`に固有の処理として、LoRAレイヤーを[ErnieImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/ernie_image_transformer2d#diffusers.ErnieImageTransformer2DModel)に読み込みます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6724)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6661)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6625)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6559)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6688)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ErnieImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6744)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2919)

[LTX2VideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/ltx2_video_transformer3d#diffusers.LTX2VideoTransformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[LTX2Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/ltx2#diffusers.LTX2Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3108)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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')
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3044)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2992)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2928)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3072)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTX2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3128)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2353)

[CogVideoXTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/cogvideox_transformer3d#diffusers.CogVideoXTransformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[CogVideoXPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/cogvideox#diffusers.CogVideoXPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2512)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2451)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2416)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2361)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2478)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogVideoXLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2531)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2538)

[MochiTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/mochi_transformer3d#diffusers.MochiTransformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[MochiPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/mochi#diffusers.MochiPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2700)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2637)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2601)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2546)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2664)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Mochi1LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2720)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1252)

[AuraFlowTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/aura_flow_transformer2d#diffusers.AuraFlowTransformer2DModel) に LoRA レイヤーを読み込みます。[AuraFlowPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/aura_flow#diffusers.AuraFlowPipeline) 固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1414)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1351)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1315)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1260)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1378)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AuraFlowLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_encoder'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L1434)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2727)

LoRAレイヤーを[LTXVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/ltx_video_transformer3d#diffusers.LTXVideoTransformer3DModel)に読み込みます。[LTXPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/ltx_video#diffusers.LTXPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2892)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2829)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2793)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2735)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2856)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.LTXVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2912)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3135)

[SanaTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/sana_transformer2d#diffusers.SanaTransformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[SanaPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/sana#diffusers.SanaPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3297)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3234)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3198)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3143)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3261)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SanaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3317)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3324)

[HeliosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/helios_transformer3d#diffusers.HeliosTransformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[HeliosPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/helios#diffusers.HeliosPipeline)および[HeliosPyramidPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/helios#diffusers.HeliosPyramidPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3487)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3424)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3390)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3332)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3451)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HeliosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3507)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3514)

[HunyuanVideoTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/hunyuan_video_transformer_3d#diffusers.HunyuanVideoTransformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[HunyuanVideoPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/hunyuan_video#diffusers.HunyuanVideoPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3679)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3616)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3580)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3522)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3643)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HunyuanVideoLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3699)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3706)

[Lumina2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/lumina2_transformer2d#diffusers.Lumina2Transformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[Lumina2Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/lumina2#diffusers.Lumina2Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3872)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3809)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3773)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3714)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3836)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Lumina2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3892)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4617)

LoRAレイヤーを[WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel)に読み込みます。[CogView4Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/cogview4#diffusers.CogView4Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4779)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4716)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4680)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4625)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4743)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CogView4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4799)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4088)

LoRAレイヤーを[WanTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/wan_transformer_3d#diffusers.WanTransformer3DModel)に読み込みます。[WanPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/wan#diffusers.WanPipeline)と`[WanImageToVideoPipeline`に固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4324)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4261)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4202)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4096)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4288)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.WanLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4344)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4351)

LoRAレイヤーを[SkyReelsV2Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/skyreels_v2_transformer_3d#diffusers.SkyReelsV2Transformer3DModel)に読み込みます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4590)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4527)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4467)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4359)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4554)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.SkyReelsV2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4610)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2206)

#### load_lora_into_transformer[[diffusers.loaders.AmusedLoraLoaderMixin.load_lora_into_transformer]]

```python
load_lora_into_transformer(state_dict, network_alphas, transformer, adapter_name = None, metadata = None, _pipeline = None, low_cpu_mem_usage = False, hotswap: bool = False)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2211)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L2298)

**パラメータ:**

save_directory (`str` または `os.PathLike`) : LoRA パラメータを保存するディレクトリ。存在しない場合は作成されます。

unet_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `unet` に対応する LoRA レイヤーの state dict。

text_encoder_lora_layers (`dict[str, torch.nn.Module]` または `dict[str, torch.Tensor]`) : `text_encoder` に対応する LoRA レイヤーの state dict。🤗 Transformers から取得されるため、テキストエンコーダーの LoRA state dict を明示的に渡す必要があります。

is_main_process (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : この関数を呼び出したプロセスがメインプロセスかどうかを示します。分散学習時に、すべてのプロセスでこの関数を呼び出す必要がある場合に便利です。この場合、競合状態を避けるために、メインプロセスでのみ`is_main_process=True`を設定してください。

save_function (`Callable`) : 状態辞書を保存するために使用する関数です。分散学習時に `torch.save` を別のメソッドに置き換える必要がある場合に便利です。環境変数 `DIFFUSERS_SAVE_MODE` で設定できます。

safe_serialization (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルを`safetensors`で保存するか、`pickle`を用いた従来の PyTorch の方法で保存するかどうかを指定します。

UNetおよびテキストエンコーダーに対応するLoRAパラメータを保存します。

## AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5587)

LoRAレイヤーを[CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel)と[AnimaTextConditioner](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/anima#diffusers.AnimaTextConditioner)に読み込みます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5747)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5652)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5596)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AnimaLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'text_conditioner'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5766)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6941)

[AceStepTransformer1DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/ace_step_transformer#diffusers.AceStepTransformer1DModel)にLoRA層を読み込みます。[AceStepPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/ace_step#diffusers.AceStepPipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7105)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7042)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7006)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6949)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7069)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.AceStepLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7125)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4806)

[HiDreamImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/hidream_image_transformer#diffusers.HiDreamImageTransformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[HiDreamImagePipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/hidream#diffusers.HiDreamImagePipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4971)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4908)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4872)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4814)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4935)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.HiDreamImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4991)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4998)

[QwenImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/qwenimage_transformer2d#diffusers.QwenImageTransformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[QwenImagePipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/qwenimage#diffusers.QwenImagePipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5166)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5103)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5067)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5006)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5130)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.QwenImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5186)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5387)

LoRAレイヤーを[ZImageTransformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/z_image_transformer2d#diffusers.ZImageTransformer2DModel)に読み込みます。[ZImagePipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/z_image#diffusers.ZImagePipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5560)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5497)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5461)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5395)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5524)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.ZImageLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5580)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6751)

[CosmosTransformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/cosmos_transformer3d#diffusers.CosmosTransformer3DModel)にLoRA層を読み込みます。[Cosmos2_5_PredictBasePipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/cosmos#diffusers.Cosmos2_5_PredictBasePipeline)固有の処理です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6914)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6851)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6815)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6760)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6878)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.CosmosLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6934)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3899)

`Kandinsky5Transformer3DModel`にLoRA層を読み込み、

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4061)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3998)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3962)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L3907)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4025)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.KandinskyLoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L4081)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6355)

[Ideogram4Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/ideogram4_transformer2d#diffusers.Ideogram4Transformer2DModel) に LoRA レイヤーを読み込みます。[Ideogram4Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/ideogram4#diffusers.Ideogram4Pipeline) 固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6524)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6461)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6425)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6363)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6488)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Ideogram4LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L6544)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5193)

[Krea2Transformer2DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/krea2_transformer2d#diffusers.Krea2Transformer2DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[Krea2Pipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/krea2#diffusers.Krea2Pipeline)固有の機能です。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5360)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5297)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5261)

詳細については、[load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5201)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5324)

詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.Krea2LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L5380)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7132)

[MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[MiniMaxH3ModularPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/minimax_h3#diffusers.MiniMaxH3ModularPipeline)固有の機能です。

MiniMax-H3 は、同一のモジュール名を持つ 2 つの独立した DiT パーティションを備えています（片方の LoRA を読み込むと、もう片方に読み込まれて出力が劣化します）。そのため、ルーティングは明示的に行われます。変換後の state dict は `transformer.` をターゲットにします。`transformer_ref` にアクセスするには、`transformer_ref.` をプレフィックスとしたファイルを使用するか、`load_into_transformer_ref=True` を指定してください。

DiffSynth-Studio の LoRA（例: [DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime](https://huggingface.co/DiffSynth-Studio/MiniMax-H3-LoRA-LineartAnime)）は、生チェックポイントのヘッドごとにインターリーブされた融合 QKV に対して学習されており、変換時にデインターリーブされます。これらの fp32 係数により、非融合 LoRA パスでの計算が fp32 で行われるため、モデルの読み込み後に `.to(torch.bfloat16)` を適用することで、bf16 のメモリ予算を回復できます。

プルーニング済みチェックポイントに対して学習された LoRA（[Comfy-Org/MiniMax-H3](https://huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3) 内の `*_pruned_*` ファイル。その一つが [joyfox/MiniMax-H3-Turbo](https://huggingface.co/joyfox/MiniMax-H3-Turbo)）は、サイズ不一致で失敗します。Alpha を含まないファイルは `alpha == rank`（スケール 1.0。例えば [larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora](https://huggingface.co/larryvrh/MiniMax-H3-Turbo-Lora) に記載されている慣例）で読み込まれます。一方、`__metadata__` に `alpha` エントリ（例えば [lightx2v/Minimax-h3-Turbo](https://huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo) の 8 ステップファイル）が存在する場合は、その値が優先的に使用されます。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7489)

詳細については、`fuse_lora()`を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7389)

詳細については、[load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7416)

`transformer_ref` パーティションに LoRA レイヤーを読み込みます。`prefix` はキーが持つコンポーネント名で、パーティション名を指定するファイルでは `transformer_ref`、`load_into_transformer_ref=True` によってここにルーティングされるファイルでは `transformer` になります。詳細は [load_lora_into_unet()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_into_unet) を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7274)

**パラメータ:**

load_into_transformer_ref (`bool`、デフォルトは `False`) : `transformer.`プレフィックスのレイヤーを `transformer` ではなく、`ref2va` ワークフローがデノイズに使用する `transformer_ref` パーティションに読み込みます。両方のパーティションが読み込まれている場合のみ必要です。`transformer_ref` だけを保持するパイプラインは、自動的にそちらにルーティングします。

`transformer` に LoRA 層を読み込みます。`load_into_transformer_ref=True` を指定すると、`transformer_ref` に読み込まれます。詳細は [load_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.load_lora_weights) を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7159)

詳細については、[lora_state_dict()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.lora_state_dict)を参照してください。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7446)

MiniMax-H3 の1つのパーティション、または両方のパーティションの LoRA レイヤーを保存します。LoRA がどのパーティションに属するかは、そのキーから復元できないため、これを記録した H3 LoRA を公開するには、これが唯一の方法です。詳細については、[save_lora_weights()](/docs/diffusers/main/ja/api/loaders/lora#diffusers.loaders.StableDiffusionLoraLoaderMixin.save_lora_weights)を参照してください。

#### unfuse_lora[[diffusers.loaders.MiniMaxH3LoraLoaderMixin.unfuse_lora]]

```python
unfuse_lora(components: list[str] = ['transformer', 'transformer_ref'], **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7508)

詳細については、`unfuse_lora()`を参照してください。

## PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]

#### diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin[[diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin]]

```python
diffusers.loaders.PikaH3FlexLoraLoaderMixin()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_pipeline.py#L7515)

[MiniMaxH3Transformer3DModel](/docs/diffusers/main/ja/api/models/minimax_h3_transformer3d#diffusers.MiniMaxH3Transformer3DModel)にLoRAレイヤーを読み込みます。[PikaH3FlexModularPipeline](/docs/diffusers/main/ja/api/pipelines/pika_h3_flex#diffusers.PikaH3FlexModularPipeline)固有の機能です。

Pika H3 Flex のリリース*は*、2 つの MiniMax-H3 transformer パーティションに対する rank-128 のアダプター対であり、diffusers のモジュール名をそのまま使った通常の PEFT ダンプとして公開されています（`transformer` には `fl2va/adapter.safetensors`、`transformer_ref` には `ref2va/adapter.safetensors`）。alpha を含まないファイルは `alpha == rank`（スケール 1.0）で読み込まれ、これはアダプター自身の契約です。読み込み、ルーティング、保存は `MiniMaxH3LoraLoaderMixin` のものに従います。`fl2va` アダプターは `transformer` に入り、`ref2va` アダプターは `transformer_ref` に入ります。パイプラインがそのパーティションのみを保持している場合（`workflow="ref2va"`）は単独で、両方を保持している場合は `load_into_transformer_ref=True` を指定して読み込まれます。

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L491)

LoRAの処理を行うユーティリティクラスです。

#### delete_adapters[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.delete_adapters]]

```python
delete_adapters(adapter_names: list[str] | str)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L873)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str, str]`) : 削除するアダプターの名前。

パイプラインからアダプターのLoRA層を削除します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L813)

パイプラインのアクティブなLoRAレイヤーを無効にします。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L843)

パイプラインのアクティブなLoRAレイヤーを有効にします。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1020)

**パラメータ:**

target_rank (`int`) : 読み込まれるすべてのアダプターの中で最も高いランク。

check_compiled (`str`、*任意*、デフォルトは`"error"`) : すでにコンパイル済みのモデルをどのように扱うかを指定します。チェックは以下のメッセージを返す可能性があります: - "error" (デフォルト): エラーを送出します - "warn": 警告を発行します - "ignore": 何もしません

…

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L549)

**パラメータ:**

components : (`list[str]`): LoRA を融合する対象の、LoRA 注入可能なコンポーネントのリスト。

lora_scale (`float`、デフォルト値は 1.0) : LoRA パラメータによる出力への影響度を制御します。

safe_fusing (`bool`、デフォルトは`False`) : 融合前に融合対象の重みにNaN値があるかをチェックし、NaN値が存在する場合は融合しないかどうかを指定します。

adapter_names (`list[str]`, *任意*) : 融合に使用するアダプター名。何も渡されない場合、すべてのアクティブなアダプターが融合されます。

対応するブロックの元のパラメータにLoRAパラメータを融合します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L911)

現在アクティブなアダプターのリストを取得します。

例:

```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()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L944)

パイプライン内で現在利用可能なすべてのアダプターの一覧を取得します。

#### 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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L698)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str]` または `str`) : 使用するアダプターの名前。

adapter_weights (`float`、`dict`または`list`、*省略可*) : アダプター用の重みです。スカラー値は、すべてのLoRA互換コンポーネントにスケーリングを適用します。辞書は、コンポーネント名（例: `"unet"`、`"transformer"`または`"text_encoder"`）を重みにマッピングします。UNetコンポーネントの重みは、ブロックのスケーリングを格納したネストされた辞書也可以是ります。単一のスカラー値または辞書は、すべてのアダプターに適用されます。リストの場合、`adapter_names`の順序に従って、アダプターごとにスカラー値、辞書、または`None`を1つずつ含める必要があります。`None`は、リストの要素およびコンポーネントの重みにおいて、デフォルトで`1.0`になります。指定されていないコンポーネントおよびUNetブロックも、デフォルトで`1.0`になります。

パイプラインで使用するために、現在アクティブなアダプターを設定します。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L966)

**パラメータ:**

adapter_names (`list[str]`) : デバイスに送信するアダプターのリスト。

device (`torch.device | str | int`) : アダプターを送信するデバイス。torch のデバイス、文字列、または整数のいずれかです。

`adapter_names` にリストされている LoRA をターゲットデバイスに移動します。複数のアダプターを読み込んで GPU メモリを解放したい場合に、LoRA を CPU にオフロードするために便利です。

LoRA アダプターを CPU にオフロードした後、モデルの残りがまだ GPU にある限り、デバイス不一致が発生するため、LoRA アダプターは推論に使用できなくなります。これらの LoRA アダプターを推論に使用する前に、デバイスを GPU に戻すことを忘れないでください。

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L636)

**パラメータ:**

components (`list[str]`) : LoRA をアンフュージョンする対象の LoRA 注入可能コンポーネントのリスト。

unfuse_unet (`bool`、デフォルトは`True`) : UNetのLoRAパラメータをアンフュージョンするかどうかを指定します。

unfuse_text_encoder (`bool`、デフォルトは`True`) : テキストエンコーダーのLoRAパラメータをアンフュージョン（分離）するかどうか。テキストエンコーダーがLoRAパラメータでモンキーパッチされていない場合、この設定は効果を持ちません。

[`pipe.fuse_lora()`](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/loaders#diffusers.loaders.LoraBaseMixin.fuse_lora) の効果を逆転します。

#### unload_lora_weights[[diffusers.loaders.lora_base.LoraBaseMixin.unload_lora_weights]]

```python
unload_lora_weights()
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L526)

LoRAパラメータをアンロードします。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/loaders/lora_base.py#L1043)

LoRA層のstate dictを（メタデータ付きで）ディスクに書き込みます。