Stable Diffusion’da LoRA nedir?

Yazan: Güncelleme: 3 dk okuma

LoRA (Low-Rank Adaptation), mevcut bir Stable Diffusion modeline, modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan yeni bir stil, karakter, ürün ya da kavram ekleyen, boyutu birkaç megabayt ile birkaç yüz megabayt arasında değişen küçük bir dosyadır. Temel modelin yanına yüklenir, ona bir ağırlık verilir ve aynı anda birkaç LoRA birlikte kullanılabilir.

LoRA nasıl çalışır?

Bir modelin tamamına ince ayar yapmak, yüz milyonlarca, hatta milyarlarca ağırlığı yeniden yazmak ve SD 1.5 ya da SDXL için 2 ila 7 GB’lık bir dosya üretmek demektir. LoRA ise modeli dondurur ve yalnızca küçük matris çiftlerini eğitir; bu çiftlerin çoğu dikkat (attention) katmanlarının yanında yer alır ve her çiftin çarpımı, yapılacak değişikliği yaklaşık olarak verir. Sonuç, “yeni olanı” küçük bir dosyaya sığdırır ve üretim sırasında bir çarpanla uygulanır. Tüketici sınıfı bir GPU’da bir LoRA eğitmek için çoğu zaman on ila otuz görsel yeterlidir; eğitim, temel modele bağlı olarak birkaç dakika ile birkaç saat arasında sürer.

LoRA nasıl kullanılır?

  1. Kullandığınız temel model için hazırlanmış bir LoRA indirin: SD 1.5 için eğitilmiş bir LoRA SDXL ile çalışmaz, tersi de geçerlidir; SD 3.5’in ise kendi LoRA’ları vardır.
  2. Dosyayı Automatic1111’in models/Lora klasörüne (ya da ComfyUI, Forge ve Fooocus’taki karşılığı olan klasöre) koyun.
  3. Automatic1111, Forge ve Fooocus’ta promptta şu şekilde çağırın: <lora:filename:0.8>; ComfyUI’da ise bunun yerine bir Load LoRA düğümü ekleyin. Sayı ağırlıktır; olağan aralık 0.6 ile 1.0 arasıdır.
  4. LoRA’yı hazırlayan kişi bir tetikleyici kelime (trigger word) belirtmişse onu da ekleyin (bir karakter adı, bir stil tokeni).
  5. Ağırlığı ayarlayın: fazla yüksekse bütün görseller birbirine benzer, fazla düşükse hiçbir şey değişmez.

LoRA’ları birleştirmek

Birden fazla LoRA üst üste kullanılabilir: 0.7 ağırlığında bir stil, 0.8 ağırlığında bir karakter, 0.4 ağırlığında bir ayrıntı güçlendirici. Yeni bir LoRA ekledikçe her birinin ağırlığını düşürün ve ayar yaparken seed değerini sabitleyin; aksi halde hangisinin ne yaptığını ayırt edemezsiniz. Aynı kavram üzerine eğitilmiş LoRA’lar birbiriyle çatışır; aralarından birini seçin.

LoRA, embedding, checkpoint: hangisini seçmeli?

TürBoyutEn uygun olduğu işNasıl kullanılır
Checkpoint (ince ayarlı model)2–7 GB (SD 1.5, SDXL)bütün bir estetik (gerçekçi, anime)temel modelin yerini alır
LoRAbirkaç MB ile birkaç yüz MB arasıbir stil, karakter, nesne, pozpromptta <lora:name:weight> ya da ComfyUI’da bir Load LoRA düğümü
Textual inversion (embedding)birkaç KB ile 100 KB arasıtek bir token, çoğu zaman negatif prompttapromptta tokenin adı

Yaygın bir düzen şudur: tek bir iyi checkpoint ile çalışılır, LoRA’lar ise görsele göre değiştirilir.

LoRA nerede bulunur?

Civitai ve Hugging Face on binlerce LoRA barındırır; her birinin yanında örnek görseller, tetikleyici kelimeler ve gerektirdiği temel model yer alır. Lisansı mutlaka kontrol edin: bazıları ticari kullanımı yasaklar; Civitai ise Mayıs 2025’ten beri gerçek kişileri konu alan LoRA’ları kaldırıyor. Stiller için sanatçı stilleri karşılaştırmamız iyi bir alternatiftir: prompta yazılan bir isim, çoğu zaman bir stil LoRA’sının yapacağı işi hiçbir şey indirmeden yapar.

Sıkça sorulan sorular

LoRA üretimi yavaşlatır mı?

Neredeyse hiç: Automatic1111 ve ComfyUI, LoRA’yı örnekleme başlamadan önce modelin ağırlıklarıyla birleştirir; dolayısıyla her adımın maliyeti aynı kalır. Yalnızca bir LoRA’yı yüklediğinizde ya da değiştirdiğinizde yapılan bu birleştirme kısa bir süre alır.

Bu sitede LoRA kullanabilir miyim?

Kendi LoRA’larınızı kullanamazsınız. Araçlar sabit modellerle çalışır; site bu modellere zaten ayrıntı ve gürültü ofseti (noise offset) için küçük LoRA’lar ekler. Üyelere özel txt2img sayfalarında ileride belirli LoRA’lar sunulabilir.

<lora:name:0.8> içindeki sayı ne anlama gelir?

LoRA’nın getirdiği değişikliklerin hangi güçte uygulanacağını gösterir: 1.0 LoRA’nın eğitildiği değerdir, 0.5 etkinin yarısıdır, 1.2’nin üzerindeki değerler ise genellikle görseli bozar.