Kohya_SS项目中LyCORIS Dylora训练报错问题分析

问题背景

在使用Kohya_SS GUI v23.0.15版本进行Stable Diffusion v1.5模型训练时，当选择LyCORIS Dylora适配算法时，系统会抛出AttributeError: apply_max_norm_regularization错误。该问题出现在Windows 11系统环境下，配置包括RTX 3070显卡、Torch 2.1.2+cu118、CUDA 11.8等组件。

错误分析

核心错误信息显示，在创建LyCORIS网络时，系统尝试删除apply_max_norm_regularization属性失败。这个属性是用于权重归一化正则化的方法，但在Dylora算法中并不支持。

错误发生的具体位置是在lycoris.kohya模块的create_network函数中，当尝试通过delattr删除该属性时，由于属性不存在而抛出异常。

根本原因

经过深入分析，发现这是LyCORIS库版本兼容性问题：

1. 在较新版本的lycoris_lora(2.2.0.post3)中，代码默认尝试删除apply_max_norm_regularization属性
2. 但Dylora算法本身并不支持权重归一化正则化功能
3. 在旧版本lycoris_lora(2.0.2)中不存在这个问题

解决方案

针对此问题，开发者提供了两种解决方案：

临时解决方案

修改lycoris.kohya模块的初始化代码，添加异常处理逻辑：

if algo == "dylora":
    try:
        delattr(type(network), "apply_max_norm_regularization")
    except AttributeError:
        pass

这种方法可以临时解决问题，但需要注意：

• 这是临时性解决方案
• 未来更新LyCORIS模块时需要撤销这些修改
• 可能影响后续模块升级

长期解决方案

1. 继续使用旧版GUI(v22.6.2)和配套的lycoris_lora模块
2. 等待LyCORIS官方修复此兼容性问题

技术建议

对于需要使用Dylora算法的用户，建议：

1. 如果对LyCORIS模块不熟悉，建议暂时使用Kohya原生的Dylora实现
2. 若必须使用LyCORIS Dylora，可以考虑降级到lycoris_lora 2.0.2版本
3. 关注LyCORIS官方仓库的更新，及时获取修复版本

总结

此问题本质上是LyCORIS库新版本引入的兼容性问题，与Kohya_SS GUI本身无关。用户在遇到类似问题时，应当首先考虑模块版本兼容性，并根据实际需求选择合适的解决方案。对于深度学习训练这类复杂任务，保持环境稳定性和版本一致性往往比追求最新版本更为重要。