Kohya_SS项目中LyCORIS预设配置文件的扩展支持

在深度学习模型训练领域，Kohya_SS项目作为一款广受欢迎的模型训练工具，近期对其LyCORIS模块的预设配置功能进行了重要升级。这项改进显著提升了用户在模型微调过程中的灵活性和控制精度。

LyCORIS作为Kohya_SS项目中的重要组件，主要用于模型的低秩自适应调整。在之前的版本中，用户只能使用系统内置的预设配置，这在很大程度上限制了用户根据特定需求进行定制化调整的能力。内置预设虽然覆盖了常见场景，但面对复杂或特殊的训练需求时往往显得力不从心。

最新开发分支中实现的改进允许用户通过指定外部TOML配置文件路径的方式，完全自定义LyCORIS的训练参数。这一功能扩展带来了几个显著优势：

1. 参数配置的灵活性：用户现在可以创建并保存多个针对不同任务的配置文件，在需要时快速切换，而无需每次都手动调整参数。

2. 实验的可重复性：通过版本控制配置文件，可以确保实验条件的完全一致，这对于研究工作和结果复现尤为重要。

3. 团队协作的便利性：配置文件可以轻松在团队成员间共享，确保所有人使用相同的训练参数。

4. 参数管理的系统性：复杂的参数组合可以以结构化的方式保存在配置文件中，避免手动输入可能导致的错误。

从技术实现角度看，这一改进涉及对Kohya_SS前端界面的调整，使预设选择下拉框不仅能识别内置预设名称，还能解析用户提供的文件路径。后端则增加了对自定义TOML配置文件的读取和验证逻辑，确保用户提供的参数符合LyCORIS模块的要求。

对于用户而言，使用这一新功能只需要准备符合规范的TOML配置文件，然后在预设选择处输入文件路径即可。这种设计保持了工具的易用性，同时大幅扩展了其灵活性。

这项改进体现了Kohya_SS项目团队对用户需求的快速响应能力，也展示了该项目在保持核心功能稳定的同时，持续优化用户体验的发展方向。随着自定义配置功能的加入，Kohya_SS在处理复杂模型微调任务时的能力得到了进一步提升。