用途：为指定的 LoRA 在 Hugging Face Spaces 上创建、生成并发布一个可浏览器访问的 Gradio 演示（默认私有），而非本地脚本。适用于 Qwen-Image、Qwen-Image-Edit、LTX 等扩散模型基座。
主要能力：按阶段工作流执行——收集 LoRA 信息（仓库、基座模型、任务、触发词、推荐步数与引导系数、示例）、选择基座管线与推理配方、为该 LoRA 定制 UI、编写 app.py/requirements.txt/README.md 并批量提交用户审批、发布 Space。支持五类任务：文生图、图生图、文生视频、图生视频、视频生视频。
使用方式：需提供 Hub 上的 LoRA 仓库（如 username/my-lora）。先尝试无令牌读取，失败则检查是否已有缓存令牌（get_token()），无有效令牌时要求用户通过受管密钥管理器或本地 hf auth login 完成认证，禁止在对话或日志中传递令牌值。读取仓库文件与模型卡，据基座模型卡中的 diffusers 片段核实管线类（如 QwenImageEditPipeline 与 QwenImageEditPlusPipeline 不同）。默认使用 diffusers，部分 LTX 变体需原生管线。UI 需按该 LoRA 的输入形态定制，必要时用 gr.HTML 自定义组件。
限制：仅对 qwen-image、ltx、krea-2 等参考文件覆盖的基座模型提供一等支持，其他基座需用户确认是否类比处理。ZeroGPU 下模型须在模块级加载到 cuda，推理函数用 @spaces.GPU(duration=...) 装饰，不使用 torch.compile。gr.Examples 需 cache_examples=True、cache_mode="lazy"。资料未提供具体收费、价格或效果数据。