如何训练一个Z-image Lora？

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训练 Z-Image (特别是 Z-Image-Turbo) 的 LoRA 模型主要使用 **AI Toolkit (Ostris)** 工具，其核心在于维持该模型的加速（Turbo）特性。

您也可以通过以下方式，联系我们进行Lora代训练服务：

如果你需要Lora的代训练服务，可以通过以下方式联系我们：

1. public[AT]mail.luolala.com

2. 微信：anandelon_

请来信或加好友说明来意~


以下是截至 2025 年末的训练要点与流程：

1. 环境准备


- **硬件要求**：最低需要 **12GB VRAM** 的显卡。推荐使用 16GB 以上（如 RTX 4080/5090）以获得更佳速度和精度。

- **工具选择**：目前主流工具为 Ostris/ai-toolkit。也可使用集成的 ComfyUI 训练插件或国内社区（如 ModelScope）提供的加速训练方案。 


2. 数据集准备


- **数量与质量**：通常需要 **20-80 张** 高质量、高分辨率（建议 1024x1024）的照片。

- **标注**：使用标准的文本打标，确保包含触发词。

- **多样性**：如果是训练角色，需包含不同角度（正面、侧面）、表情和光影背景。 


3. 关键参数设置 (AI Toolkit)


由于 Z-Image 是基于蒸馏技术的加速模型，其训练参数与普通 SDXL/Flux LoRA 不同： 


- **Rank (r)**：推荐设置为 **16 到 64**。若追求皮肤细节和真实感，建议使用 Rank 64；若仅为简单风格，Rank 8-16 即可。

- **学习率 (Learning Rate)**：建议在 **4e-4 到 1e-4** 之间。过低会导致无法学习到特征，过高会破坏 Turbo 的加速能力。

- **训练步数**：根据数据集大小，通常在 **250 到 3000 步** 之间。对于小型数据集，100-500 步即可初见成效。

- **适配器 (Training Adapter)**：需选择针对 Z-Image-Turbo 优化的适配器（如 v1 或 v2），以防直接更新权重破坏预训练的加速轨迹。 


4. 训练步骤简述


5. **克隆工具**：部署 AI Toolkit 并在配置文件中指定 `Z-Image-Turbo` 为基础模型。

6. **配置 YAML 文件**：设置上述参数、数据集路径及验证提示词（Validation Prompts）。

7. **启动训练**：运行训练脚本。

8. **监测与转换**：训练过程中会生成测试图，观察收敛情况。结束后可使用转换工具将权重转为标准格式供 ComfyUI 使用。 


9. 注意事项


- **加速路径保护**：不要进行全量微调，必须使用专用的 LoRA 训练方案，否则生成的模型在低步数（如 1-8 步）下效果会大幅下降。

- **验证采样**：训练时建议每 200-300 步生成一次采样图，防止过拟合。



如果你需要Lora的代训练服务，可以通过以下方式联系我们：

1. public[AT]mail.luolala.com

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