add lion optimizer support

fine_tune.py

@@ -158,6 +158,13 @@ def train(args):
       raise ImportError("No bitsand bytes / bitsandbytesがインストールされていないようです")
     print("use 8-bit Adam optimizer")
     optimizer_class = bnb.optim.AdamW8bit
+  elif args.use_lion_optimizer:
+    try:
+      import lion_pytorch
+    except ImportError:
+      raise ImportError("No lion_pytorch / lion_pytorch がインストールされていないようです")
+    print("use Lion optimizer")
+    optimizer_class = lion_pytorch.Lion
   else:
     optimizer_class = torch.optim.AdamW
 

library/train_util.py

@@ -1389,6 +1389,8 @@ def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth:
                       help="max token length of text encoder (default for 75, 150 or 225) / text encoderのトークンの最大長（未指定で75、150または225が指定可）")
   parser.add_argument("--use_8bit_adam", action="store_true",
                       help="use 8bit Adam optimizer (requires bitsandbytes) / 8bit Adamオプティマイザを使う（bitsandbytesのインストールが必要）")
+  parser.add_argument("--use_lion_optimizer", action="store_true",
+                      help="use Lion optimizer (requires lion-pytorch) / Lionオプティマイザを使う（ lion-pytorch のインストールが必要）")
   parser.add_argument("--mem_eff_attn", action="store_true",
                       help="use memory efficient attention for CrossAttention / CrossAttentionに省メモリ版attentionを使う")
   parser.add_argument("--xformers", action="store_true",
@@ -1424,7 +1426,7 @@ def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser, support_dreambooth:
   parser.add_argument("--noise_offset", type=float, default=None,
                       help="enable noise offset with this value (if enabled, around 0.1 is recommended) / Noise offsetを有効にしてこの値を設定する（有効にする場合は0.1程度を推奨）")
   parser.add_argument("--lowram", action="store_true",
-                      help="load models to VRAM instead of RAM (for machines which have bigger VRAM than RAM such as Colab and Kaggle)")
+                      help="enable low RAM optimization. e.g. load models to VRAM instead of RAM (for machines which have bigger VRAM than RAM such as Colab and Kaggle) / メインメモリが少ない環境向け最適化を有効にする。たとえばVRAMにモデルを読み込むなど（ColabやKaggleなどRAMに比べてVRAMが多い環境向け）")
 
   if support_dreambooth:
     # DreamBooth training

train_db.py

@@ -124,6 +124,13 @@ def train(args):
       raise ImportError("No bitsand bytes / bitsandbytesがインストールされていないようです")
     print("use 8-bit Adam optimizer")
     optimizer_class = bnb.optim.AdamW8bit
+  elif args.use_lion_optimizer:
+    try:
+      import lion_pytorch
+    except ImportError:
+      raise ImportError("No lion_pytorch / lion_pytorch がインストールされていないようです")
+    print("use Lion optimizer")
+    optimizer_class = lion_pytorch.Lion
   else:
     optimizer_class = torch.optim.AdamW
 

train_network.py

@@ -156,10 +156,12 @@ def train(args):
 
   # モデルを読み込む
   text_encoder, vae, unet, _ = train_util.load_target_model(args, weight_dtype)
+
   # work on low-ram device
   if args.lowram:
     text_encoder.to("cuda")
     unet.to("cuda")
+  
   # モデルに xformers とか memory efficient attention を組み込む
   train_util.replace_unet_modules(unet, args.mem_eff_attn, args.xformers)
 
@@ -214,6 +216,13 @@ def train(args):
       raise ImportError("No bitsand bytes / bitsandbytesがインストールされていないようです")
     print("use 8-bit Adam optimizer")
     optimizer_class = bnb.optim.AdamW8bit
+  elif args.use_lion_optimizer:
+    try:
+      import lion_pytorch
+    except ImportError:
+      raise ImportError("No lion_pytorch / lion_pytorch がインストールされていないようです")
+    print("use Lion optimizer")
+    optimizer_class = lion_pytorch.Lion
   else:
     optimizer_class = torch.optim.AdamW
 

train_textual_inversion.py

@@ -207,6 +207,13 @@ def train(args):
       raise ImportError("No bitsand bytes / bitsandbytesがインストールされていないようです")
     print("use 8-bit Adam optimizer")
     optimizer_class = bnb.optim.AdamW8bit
+  elif args.use_lion_optimizer:
+    try:
+      import lion_pytorch
+    except ImportError:
+      raise ImportError("No lion_pytorch / lion_pytorch がインストールされていないようです")
+    print("use Lion optimizer")
+    optimizer_class = lion_pytorch.Lion
   else:
     optimizer_class = torch.optim.AdamW