Sommaire
- Qu’est ce qu’un LoRA ?
- Stable Diffusion : l’Origine du LoRA
- Comment fonctionnent les LoRAs ?
- Où trouver des modèles LoRA ?
- Bibliothèques de LoRAs
- Critères de sélection
- Comment utiliser les LoRAs ?
- Utiliser les LoRAs avec ComfyUI
- Installation et organisation
- Le node “Charger LoRA”
- Utilisation de base
- Combiner plusieurs LoRAs
- Trigger words et prompts
- Ajustement fin et optimisation
- Quelques LoRA populaires
- LoRA pour Qwen-Image
- Flat Color - Style
- qwenglitch
- Hyperdetailed Colored Pencil
- LoRA pour Flux.1 [dev]
- Flux Realism LoRA
- Jinx Lora
- Sinfully stylish
- LoRA pour SDXL
- LeLo - LEGO LoRA
- Dressed Animals
- Voxel XL
- ClassipeintXL
- LoRA pour SD 1.5
- One Piece (Wano Saga)
- 墨心 MoXin
- DieselpunkAI
- Dressed Animals
- SamDoesArts (Sam Yang)
- En résumé
- Pour aller plus loin
Vous générez des images avec une IA et vous aimeriez aller au-delà des styles génériques ? Créer des personnages cohérents d'une image à l'autre ? Appliquer le style visuel exact d'un artiste que vous admirez ? Ou simplement enrichir votre palette créative sans avoir à télécharger des dizaines de modèles spécialisés qui saturent votre disque dur ?
Les LoRAs sont précisément la solution que vous cherchez. Ces petits fichiers malins permettent de personnaliser n'importe quel modèle de génération d'images en quelques clics, que vous utilisiez Stable Diffusion, Flux.2, Z-Image ou Qwen.
Dans cet article, nous allons explorer plus avant le monde des LoRA en nous concentrant sur leur utilisation avec les modèles de génération d’images.
Qu’est ce qu’un LoRA ?
Un LoRA, ou Low-Rank Adaptation, est un petit modèle qui apportent des modifications à un modèle IA plus large et complet. Plutôt que d'entraîner un modèle entier pour lui apprendre un nouveau style ou concept, on entraîne uniquement les paramètres les plus importants et on stocke ces modifications
Cette approche présente plusieurs avantages décisifs :
D'abord, l'économie d'espace disque est considérable : là où une collection de modèles complets pourrait facilement occuper 200 ou 300 Go, une bibliothèque de 50 LoRAs ne dépassera pas 15 Go. Un LoRA pèse en effet généralement entre 50 et 500 Mo (contre 5 à 90 Go pour un modèle complet).
Ensuite, les LoRAs s'entraînent beaucoup plus rapidement qu'un modèle complet, ce qui les rend accessibles même avec une configuration modeste.
Enfin, et c'est peut-être leur force principale, ils sont également combinables : vous pouvez facilement mélanger un LoRA de style avec un LoRA de personnage pour créer exactement le rendu que vous imaginez.
Stable Diffusion : l’Origine du LoRA
Si les LoRAs ont initialement été popularisés avec Stable Diffusion en 2023, ils sont aujourd'hui supportés par pratiquement tous les modèles de génération d'images modernes.
Flux.2, le nouveau modèle de Black Forest Labs sorti fin 2025, les utilise pour affiner sa génération haute résolution. Z-Image Turbo, le modèle léger et ultra-rapide développé par Alibaba, peut en combiner jusqu'à trois simultanément. Même Qwen-Image-Edit les utilise et en a même intégrer certains directement dans sa dernière version.
Cette adoption généralisée témoigne de l'efficacité de l'approche. Les LoRAs ne sont plus une astuce technique réservée aux utilisateurs avancés de Stable Diffusion, mais bien le standard de l'industrie pour personnaliser les modèles de diffusion. Que vous débutiez avec une interface graphique simple ou que vous construisiez des workflows complexes, vous allez forcément croiser des LoRAs.
Comment fonctionnent les LoRAs ?
Le terme LoRA (Low-Rank Adaptation) désigne au départ une technique d'apprentissage pour l'ajustement fin des modèles de diffusion. Elle se distingue des autres techniques comme Dreambooth ou l'inversion textuelle (aussi appelée embedding) par un excellent compromis entre taille du fichier et puissance d'apprentissage.
Les LoRAs ciblent les couches d'attention croisée (cross-attention layers), les parties les plus cruciales des modèles de diffusion. C'est là que se fait le lien entre une description textuelle et l'image générée. Plutôt que de modifier l'ensemble du modèle, les LoRAs se concentrent donc sur les modifications à apporter à ces points stratégiques.
Techniquement, les LoRAs décomposent les matrices de poids de ces couches en deux matrices de rang inférieur, ce qui permet de stocker beaucoup moins de données. Ces modifications ne remplacent pas le modèle d'origine mais sont enregistrées dans un fichier à part, qui ne contient que les informations propres à l'entraînement.
Résultat : des fichiers beaucoup plus légers tout en conservant une efficacité remarquable.
Au-delà de la technique originale, d'autres variantes ont émergé pour optimiser encore la création et le stockage. Vous croiserez parfois les termes LyCORIS, LoHA ou LoKR. Ces fichiers s'utilisant exactement comme des LoRAs classiques, vous n'avez pas besoin de vous soucier des différences techniques.
Point important : un LoRA créé pour Stable Diffusion XL ne fonctionnera pas avec Flux.2 ou Z-Image. Chaque modèle a sa propre architecture, et les LoRAs doivent être entraînés spécifiquement pour le modèle que vous utilisez. Quand vous cherchez un LoRA, vérifiez donc toujours pour quel modèle il a été créé.
Où trouver des modèles LoRA ?
Bibliothèques de LoRAs
Si vous êtes déjà impatients de mettre la main sur des LoRA, Civitai et Hugging Face sont deux sources incontournables.
Civitai propose une large collection de modèles, de LoRAs et d’autres fichiers de fine tuning pour de nombreux modèles de base. N'oubliez pas de choisir votre modèle de base et d’appliquer le filtre LoRA lors de vos recherche pour ne pas avoir d’autres type de fichier dans vos résultats.
Il y a beaucoup de contenu pour adulte (NSFW) sur Civitai. Faites donc attention à activer le filtre NSFW si vous ne voulez pas voir ce type de contenu. (il est normalement activé par défaut)
Hugging Face, quant à lui, dispose d'une bibliothèque de modèles LoRA un peu plus petite mais également variée. Vous pouvez y consulter l’une des collections suivantes ou y faire une recherche sur le terme LoRA :
N'hésitez pas à fouiller ces deux sites pour trouver des modèles correspondant à vos goûts et à vos projets.
Critères de sélection
Avant de télécharger un LoRA, prenez quelques secondes pour vérifier ces points essentiels :
- Compatibilité avec votre modèle : C'est le critère le plus important. Un LoRA SDXL ne fonctionnera pas avec Flux.2, et vice-versa. Sur Civitai, cette information apparaît clairement dans les tags. Sur Hugging Face, vérifiez la description ou le nom du dépôt.
- Qualité des exemples : Regardez les images d'exemple fournies par le créateur. Sont-elles cohérentes ? Correspondent-elles à ce que vous recherchez ? Les bons LoRAs montrent généralement une variété d'exemples avec différents prompts pour illustrer leur polyvalence.
- Popularité et évaluations : Le nombre de téléchargements et les notes des utilisateurs sont de bons indicateurs. Un LoRA avec plusieurs milliers de téléchargements et des commentaires positifs a de fortes chances d'être fiable. Attention cependant : les LoRAs récents pour des modèles nouveaux (comme Flux.2) auront naturellement moins de téléchargements.
- Trigger words : Certains LoRAs nécessitent des mots-clés spécifiques pour fonctionner correctement. Ces "trigger words" sont généralement indiqués dans la description. Notez-les ou gardez l'onglet ouvert lors de vos premiers tests. Sans eux, le LoRA peut ne produire aucun effet visible.
Comment utiliser les LoRAs ?
Utiliser les LoRAs avec ComfyUI
ComfyUI est devenu l'interface de référence pour travailler avec les modèles de diffusion en 2026. Son approche par nodes et workflows offre une flexibilité incomparable pour utiliser et combiner des LoRAs. Si vous débutez avec ComfyUI, pas d'inquiétude : l'utilisation des LoRAs y est étonnamment simple une fois que vous avez compris la logique.
Prérequis : Installer ComfyUI - Si ce n’est pas déjà fait, consultez notre guide d’installation ComfyUI et installer-le avant de revenir à ce tutoriel.
Alternatives à ComfyUI
Si vous utilisez encore Automatic1111 ou Fooocus (des interfaces plutôt dédiées à Stable Diffusion), nous avons également préparé des guides alternatifs :
Installation et organisation
Avant de commencer à utiliser un LoRA, vous devez évidemment télécharger celui-ci. sous la forme d’une fichier au format t
.safetensors ou .pt . Vous devrez placer ce fichier au bon endroit : ComfyUI s'attend à trouver les LoRAs dans le dossier ComfyUI/models/loras/ de votre installation. Une fois un fichier déposé dans ce dossier, il sera automatiquement détecté au prochain démarrage de l'interface.Pour garder votre bibliothèque organisée, surtout si vous utilisez plusieurs modèles de base différents, créez des sous-dossiers par modèle :
loras/SDXL/, loras/Flux/, loras/Z-Image/,... ComfyUI reconnaîtra les fichiers même dans ces sous-dossiers, et cela vous évitera de chercher parmi des dizaines de LoRAs incompatibles avec le modèle que vous utilisez.Le node “Charger LoRA”
Dans ComfyUI, tout passe par des nodes que vous connectez entre eux pour créer un workflow. Le node qui nous intéresse ici s'appelle simplement Charger LoRA (ou Load LoRA si vous utilisez l’interface en anglais) et il se place entre votre checkpoint (le modèle de base) et le sampler (qui génère l'image).
Le schéma de connexion de base ressemble à ceci :
En plus d’un selecteur qui vous permet de choisir un LoRA parmi ceux installés, le node Charger LoRA possède deux paramètres que vous pouyvez manipuler :
- strength_model contrôle l'intensité avec laquelle le LoRA modifie le modèle de base. Une valeur de 0.0 revient à désactiver le LoRA, tandis qu'une valeur de 1.0 applique l'effet complet tel qu'entraîné. Vous pouvez aller au-delà de 1.0 jusqu'à 2.0 pour forcer l'effet, mais attention aux artefacts. Dans la plupart des cas, vous tournerez entre 0.6 et 1.2.
- strength_clip ajuste l'influence du LoRA sur l'encodeur texte, c'est-à-dire sur la façon dont le modèle interprète vos prompts. La plupart du temps, vous laisserez cette valeur identique à strength_model, mais dans certains cas, la réduire légèrement peut donner plus de flexibilité dans les prompts.
Utilisation de base
Voici comment intégrer un LoRA dans votre workflow ComfyUI en cinq étapes simples :
- Ajoutez le node Charger LoRA : Faites un clic droit n'importe où dans le canvas, puis cliquez sur Ajouter un Noeud → chargeur → Charger LoRA.
- Connectez votre checkpoint : Prenez les sorties MODEL et CLIP de vos nodes de checkpoint (Charger Modèle Diffusion) et de Clip (Charger Clip) et branchez-les sur les entrées correspondantes du node Load LoRA.
- Connectez le LoRA au sampler : Les sorties MODEL et CLIP du Load LoRA doivent ensuite aller vers votre KSampler (ou autre sampler que vous utilisez).
- Sélectionnez votre LoRA : Dans le dropdown lora_name du node, choisissez le fichier que vous venez d'installer. Si vous ne le voyez pas, rafraîchissez l'interface ou redémarrez ComfyUI.
- Ajustez les forces : Commencez avec les valeurs par défaut (généralement 1.0 pour les deux paramètres), puis ajustez selon le résultat. Si l'effet est trop subtil, montez vers 1.2-1.5. S'il est trop marqué, descendez vers 0.6-0.8.
Lancez votre génération et observez le résultat. Si vous ne voyez aucune différence, vérifiez que le LoRA est bien compatible avec votre modèle de base et que vous utilisez les trigger words si nécessaires (voir plus bas).
Combiner plusieurs LoRAs
L'un des grands atouts de ComfyUI est la facilité avec laquelle vous pouvez chaîner plusieurs LoRAs. Le principe est simple : vous ajoutez plusieurs nodes "Load LoRA" à la suite, chacun se connectant au suivant.
Le flux ressemble alors à ceci :
Checkpoint → Load LoRA 1 → Load LoRA 2 → Load LoRA 3 → KSampler
L'ordre dans lequel vous chaînez les LoRAs peut influencer le résultat final. Le dernier LoRA de la chaîne aura tendance à avoir un impact légèrement plus fort, car il s'applique après les autres. Expérimentez avec différents ordres pour voir ce qui fonctionne le mieux pour votre cas d'usage.
Stratégies de combinaison
Selon ce que vous cherchez à accomplir, différentes approches fonctionnent mieux :
- Balanced Blend : Si vous voulez un mélange équilibré de plusieurs styles ou concepts, utilisez des forces similaires pour tous les LoRAs, typiquement autour de 0.7-0.8 chacun. Cette approche fonctionne bien pour fusionner des influences stylistiques.
- Primary Focus : Quand vous avez un LoRA principal et d'autres qui ajoutent juste des touches, donnez une force élevée au principal (1.0-1.2) et réduisez les autres (0.3-0.5). Par exemple, un LoRA de personnage en force principale avec un LoRA de style en appoint.
- Progressive Build : Construisez votre image par couches successives : un LoRA de base pour l'univers général, puis un de style, puis un pour des détails spécifiques. Ajustez les forces de façon décroissante (1.0 → 0.8 → 0.6) pour créer une hiérarchie visuelle.
- Accent Layers : Utilisez un LoRA principal à force normale (1.0) et ajoutez des LoRAs très subtils (0.2-0.4) pour peaufiner certains aspects sans dominer la composition globale.
Attention cependant à ne pas trop en faire : au-delà de 3-4 LoRAs simultanés, les résultats deviennent souvent imprévisibles et les LoRAs peuvent entrer en conflit. Si vous constatez des artefacts bizarres ou des incohérences, commencez par réduire le nombre de LoRAs ou leurs forces respectives.
Trigger words et prompts
Certains LoRAs nécessitent des mots-clés spécifiques appelés trigger words pour s'activer correctement. Sans ces mots dans votre prompt, le LoRA peut ne produire aucun effet visible ou un effet très atténué.
Vous trouverez ces trigger words sur la page de téléchargement du LoRA, généralement bien mis en évidence dans la description. Notez-les soigneusement ou gardez la page ouverte pendant vos tests. Certains LoRAs ont un seul trigger word simple ("cyberpunk2077"), d'autres en ont plusieurs pour activer différents aspects ("character_name, full_body, detailed_clothing").
Pour l'emplacement dans le prompt, la recommandation générale est de placer les trigger words au début, avant vos autres descriptifs. Cela leur donne plus de poids dans l'interprétation du modèle. Par exemple :
"cyberpunk2077, futuristic city, neon lights, rain, night scene"Si vous combinez plusieurs LoRAs avec leurs propres trigger words, espacez-les naturellement dans le prompt plutôt que de tous les coller au début. Le modèle comprendra mieux la structure logique de votre demande.
Ajustement fin et optimisation
Trouver les bons réglages pour un LoRA demande souvent quelques itérations. Voici une approche méthodique qui fonctionne bien :
Commencez avec la valeur par défaut (1.0) et générez une première image. Si l'effet vous semble trop discret, augmentez progressivement par paliers de 0.2 (1.2, 1.4, etc.). Si au contraire l'effet écrase votre image, descendez par paliers de 0.1 (0.9, 0.8, 0.7).
Pour comparer efficacement, fixez votre seed sur une valeur constante. Cela garantit que seul le paramètre de force change entre deux générations, vous donnant une vision claire de son impact. Une fois que vous avez trouvé la force optimale, vous pouvez libérer le seed pour explorer différentes variations.
Certains LoRAs sont plus sensibles que d'autres aux variations de force. Un LoRA de style artistique peut nécessiter 1.5 pour être bien visible, tandis qu'un LoRA de personnage donnera de meilleurs résultats à 0.8. Il n'y a pas de règle universelle : testez et ajustez selon votre œil.
Quelques LoRA populaires
Pour vous donner un aperçu de ce que les LoRAs peuvent accomplir, voici quelques exemples que j’ai particulièrement appréciés.
LoRA pour Qwen-Image
Flat Color - Style
Entrainé avec des images sans lignes visibles, aux couleurs plates et avec peu ou pas d'indication de profondeur pour obtenir un style d’illustration Flat.
qwenglitch
Un LoRA conçu pour ajouter des effets de glitch visuel sur les images qui leur donne un aspect distordu.
Hyperdetailed Colored Pencil
Ce LoRA propose un style aux nuances complexes et les textures fines, rehaussées par la profondeur subtile et la chaleur des traits de crayons de couleur. Idéal pour créer des portraits saisissants aux détails expressifs.
LoRA pour Flux.1 [dev]
Flux Realism LoRA
Un des premiers LoRAs conçus pour Flux.1 et qui amène un sacré gain de réalisme dans les photos.
Jinx Lora
Un LoRA entrainé pour générer des images réalistes ou semi-réliste du personnage de Jinx du le jeux vidéo League of Legends et la série Arcane.
Sinfully stylish
Un LoRA entrainé à partir de photo pour offrir un éclairage à la bougie, avec des lumières placées bas qui projettent de longues ombres chaudes.
LoRA pour SDXL
LeLo - LEGO LoRA
Entrainé à l’aide de plus de 900 images de LEGO, ce LoRA est excellent pour générer tout et n’importe quoi en LEGO : figurine, bâtiments, constructions,…
Dressed Animals
Dressed Animals est le LoRA que vous voudrez utiliser pour générer des images plus ou moins photoréalistes avec des animaux habillés comme des humains.
Voxel XL
Voxel est un mot valise créé en contractant les mots volume et pixel. Ils sont en quelques sortent des pixels en 3D. C’est une méthode de rendu 3D particulière utilisée principalement pour la création des terrains dans des jeux vidéos comme Outcast. Ce LoRA génère donc des images en voxels, les pixels 3D.
ClassipeintXL
Ce LoRA mélange les inspirations de plusieurs peintre européens pour générer des peintures à l’huile dans un style classique (mais pas que) du plus bel effet.
LoRA pour SD 1.5
One Piece (Wano Saga)
Le fan de l’anime apprécieront ce LoRA qui permet de générer des images très similaire à celles du dessin animé. De base, ce LoRA permet aussi de générer des images des personnages de Luffy et Zoro. Son auteur propose aussi des LoRA de Nami et Nico Robin qui peuvent le compléter.
墨心 MoXin
Ce Lora se base sur des peinture à l’encre classiques de maitres Chinois. Il génère des illustrations agréables et variées avec beaucoup d’espace négatif et un aspect traditionnel.
Ce Lora donne notamment de très bons résultats avec le modèle GuoFeng3 de style chinois et antique.
DieselpunkAI
Un LoRA adapté à la génération d’images rétrofuturistes, dans un monde dérivée du steampunk mais avec des grosse machine au diesel - Un peu comme dans le Jeu de role Children of the Sun.
Dressed Animals
Un lora qui, comme son nom l’indique, a été conçu pour générer des images d’animaux habillés - ou des personnes à tête d’animal, c’est vous qui voyez…
SamDoesArts (Sam Yang)
Un LoRA conçu pour reproduire le style des illustrayion de Sam Yang tout en étant suffisament flexible pour produire diffèrents genres d’illustrations.
En résumé
Les LoRAs sont devenus le standard universel pour personnaliser les modèles de génération d'images, quelle que soit l'architecture. Leur efficacité, leur flexibilité et leur accessibilité en font un outil indispensable pour quiconque souhaite aller au-delà des capacités de base des modèles.
Avec ComfyUI comme interface de référence et une diversité croissante de modèles (Flux.2, Z-Image, Qwen), l'écosystème des LoRAs n'a jamais été aussi riche et accessible.
Pour aller plus loin
- L’article de recherche à l’origine de la tehcnique des LoRA : LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (2021)
- Une bonne présentation de comment le concept LoRA est appliqué dans Stable Diffusion : Using LoRA for Efficient Stable Diffusion Fine-Tuning (Hugging Face blog)
- Un guide en anglais sur les LoRA qui explique comment en créer soi-même : Stable Diffusion LoRA models: a complete guide
- Explorez les workflows partagés par la communauté sur des sites comme OpenArt ou le subreddit ComfyUI. Vous y découvrirez des techniques avancées de combinaison de LoRAs et des astuces pour des cas d'usage spécifiques.
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