待配置 API
Krea 2
已对接 fal Krea 2 Trainer；完成后在 Generate 使用 Krea 2 Turbo LoRA。需要管理员配置 Fal API Key。
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微调模型 / 基础模型
选一个基础模型来微调。
对比可以在 Loras AI 上用 LoRA 微调的基础模型：FLUX、Krea 2、Qwen Image、Z-Image、Wan 2.2 和 LTX-2。看看各自擅长什么、哪些现在就能训练。
简明说明： 配置服务并准备足够积分及兼容数据集后，可训练已支持的图片和视频 LoRA。每种 LoRA 必须使用对应生成器；目录展示不代表模型互相兼容。
已接入 Krea 2、FLUX.1、FLUX.2 Dev、Qwen Image、Z-Image、Wan 2.2 I2V 和 LTX-2 19B 云端训练。提交前请配置所需服务、登录并核对积分报价。
一个工作台，多种模型家族
根据训练目标选择模型，准备训练前先确认可用状态。
待配置 API
FLUX.1 Dev
FLUX.1 Dev 图片适配器，训练与兼容推理仍需端到端验证。
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待配置 API
FLUX.2 Dev
通过 Fal 接入 FLUX.2 Dev V2 训练及配套 LoRA 生成，权重归档到 R2。不能与 FLUX.1 权重混用。
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待配置 API
Qwen Image 2512
Qwen Image 2512 适配器，训练配置需要保留准确的基础模型版本。
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待配置 API
Z-Image Turbo
Z-Image 候选训练流程，开放前需要验证 Base / Turbo 兼容性。
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待配置 API
Wan 2.2
使用 MP4 片段训练；配套图生视频生成分别加载高噪声和低噪声 LoRA 权重。
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待配置 API
LTX-2 19B
已接入 LTX-2 19B 视频 LoRA 训练和文生视频。LTX-2.3 22B 是不同模型，不能混用此配对。
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规划中
FLUX.2 Klein 9B
规划中的 FLUX.2 Klein 9B 训练流程。
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规划中
FLUX.1 Kontext
需要编辑前后配对数据，不能复用普通图片上传流程。
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规划中
Wan 2.1
独立的视频适配器家族，可用性仍需验证。
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规划中
SDXL
训练器可用性、授权和输出兼容性待确认。
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规划中
Stable Diffusion 1.5
较早的模型家族，训练与生成兼容性待确认。
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能力调研中
Krea 3
能力调研候选，本站未宣称提供其公开 LoRA 训练接口。
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能力调研中
Nano Banana 2
生成能力的流行程度不代表支持 LoRA 训练。
图片尚未开放
能力调研中
GPT Image 2
此目录条目的 LoRA 训练能力尚未确认。
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能力调研中
Kling
视频生成和 LoRA 训练是不同能力。
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能力调研中
Veo
训练可用性与允许的适配器流程仍在调研中。
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能力调研中
Krea 2 Medium
参考视频中出现的模型版本，仅用于目录对照，本站尚未验证其训练与推理接入。
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能力调研中
Krea 2 Large
参考视频中出现的模型版本，仅用于目录对照，本站尚未验证其训练与推理接入。
图片尚未开放
能力调研中
Flux Realtime
参考视频中出现的模型版本，仅用于目录对照，本站尚未验证其训练与推理接入。
图片尚未开放
能力调研中
LTX-2.3 22B
参考视频中出现的模型版本，仅用于目录对照，本站尚未验证其训练与推理接入。
视频尚未开放
目录中列出的模型不等于已开放训练。只有完成训练、权重取回和兼容生成的验证后，才会标记为可用。
训练能力与使用条件
以下费用和限制读取自应用配置。已接入表示代码具备相关功能，不代表已核实供应商实时状态或完成真实训练验证。
| 模型 | 接入状态 | 云端输入限制 | 积分与参数 | 输出与兼容性 |
|---|---|---|---|---|
| Krea 2 | 已接入，需配置服务 | 1–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 100 积分；生成每张 10 积分；固定训练步数 100。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 Krea 2 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| FLUX.1 Dev | 已接入，需配置服务 | 4–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 167 积分；生成每张 10 积分；固定训练步数 500。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 FLUX.1 Dev 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| FLUX.2 Dev | 已接入，需配置服务 | 10–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 2134 积分；生成每张 14 积分；固定训练步数 1000。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 FLUX.2 Dev 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| Qwen Image 2512 | 已接入，需配置服务 | 4–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 167 积分；生成每张 10 积分；固定训练步数 500。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 Qwen Image 2512 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| Z-Image Turbo | 已接入，需配置服务 | 4–30 张 JPEG、PNG 或 WebP 图片，配合描述和触发词。单张最多 15 MiB，合计最多 25 MiB。 | 训练每次 209 积分；生成每张 10 积分；固定训练步数 500。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 Z-Image Turbo 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| Wan 2.2 | 已接入，需配置服务 | 3–10 个 MP4 片段及触发词。单个最多 8 MiB，总计最多 24 MiB。 | 训练：每次 1667 积分；生成：每 5 秒视频 67 积分；固定训练步数：100。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 Wan 2.2 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
| LTX-2 19B | 已接入，需配置服务 | 3–10 个 MP4 片段及触发词。单个最多 8 MiB，总计最多 24 MiB。 | 训练：每次 584 积分；生成：每 5 秒视频 34 积分；固定训练步数：500。 | 成功后获得 LoRA 权重，使用配对的 LTX-2 19B 生成模型；不代表与其他基础模型兼容。 |
云端任务需要登录和足够积分。Krea 2 需要配置 Fal；WaveSpeed 图片及视频训练需要配置 WaveSpeed 和 R2 存储。
提交云端训练会将所选素材和标注发送给服务商。图片和视频的数据集限制不同，请在提交前确认账号可用。
专注训练准备
怎么看这份模型列表
每个微调 LoRA 都绑定一个基础模型。把它们并排对比，选最适合你想法的那个来微调。
家族与版本
在一个版本上训练的 LoRA，换个版本可能无法加载。选择前两者都要看清。
图片还是视频
Wan 2.2 和 LTX-2 是视频家族，其余生成静态图片。
训练状态
已接入的家族可以在这里训练，其他家族仅作参考。
先看费用
训练和生成所需积分都会在提交前显示。
值得模型学习的创意
按模型家族看示例
从三个方向定义训练概念。每张参考图都链接到对应工作流，包含数据集建议与评估提示词。
让风格跨越主体。
用海岸插画作为视觉语言参考。风格数据集应变换主体，同时保持材质、色彩与笔触的一致性。
图片描述示例A coastal village in ohwx_style, gouache texture, warm flat colors and fine ink contours.
查看风格 LoRA 训练
同一个角色，新的场景。
原创陶瓷探险机器人为数据集提供明确的角色身份。变化角度、姿态与环境，避免重复同一种构图。
图片描述示例ohwx_robot, a ceramic explorer with blue glass eyes, standing beside an alpine lake in daylight.
查看角色 LoRA 训练
保留产品的辨识特征。
无品牌琥珀色瓶子便于观察形状与材质。补充玻璃瓶身与瓶盖的不同角度，避免只学习同一个背景。
图片描述示例ohwx_bottle, an amber glass bottle with a round walnut cap, on a travertine surface in window light.
查看产品 LoRA 训练这些原创图片由 AI 生成，仅作为概念参考；不是 Loras AI 的训练产物、前后对比或模型性能证明。
从目标到评估
四步选定模型家族
按照所选模型的要求准备图片或视频数据集，检查触发词和标注后提交训练。训练完成后，在对应的生成器中使用权重。
- 按想要的画面选家族，而不是按名字。
- 确认 LoRA 训练时用的版本。
- 需要动态画面时才选视频家族。
- 用同一条提示词对比两个家族。
提示词笔记
对比模型家族用的提示词
保存这些思路，用于之后评估兼容的训练适配器。它们是提示词示例，不代表生成结果或效果保证。
建筑场景
A hillside library in ohwx_style, warm flat colors, textured paper and delicate ink contours.
日常物体
A vintage desk lamp in ohwx_style, simple composition, warm ochre and indigo palette.
自然风景
A quiet forest path after rain in ohwx_style, layered shapes, visible gouache texture.
变化主体
A small sailboat in ohwx_style, bold simplified forms, soft paper grain, no lettering.
角色研究
An original fictional gardener in ohwx_style, full-body pose, simple pale background.
测试新的配色
A night market in ohwx_style, restrained blue and amber palette, hand-painted details.
相关笔记
把准备工作做扎实。
了解素材选择、图片描述、训练设置，以及如何判断模型真正学到了什么。
FAQ
LoRA 模型家族常见问题
针对所选模型的实用说明，并明确当前开放情况。
应该微调哪个基础模型？
从想要的结果出发：角色、画风、产品选图片模型，需要视频选 Wan 2.2 或 LTX-2。决定之前先对比几个示例。
一个微调 LoRA 能跨基础模型使用吗？
不能。LoRA 只能在微调时的模型家族和版本上加载。想在别的模型上用同一个主体，需要为那个模型单独微调一个 LoRA。
现在可以在这个页面提交付费训练吗？
Krea 2、FLUX.1、FLUX.2 Dev、Qwen Image、Z-Image、Wan 2.2 I2V 和 LTX-2 19B 已接入训练及配套生成。付费任务需要配置服务、登录并准备足够积分。其他目录模型仍为预览。
添加的图片会如何处理？
仅整理本地草稿时，图片在当前浏览器标签页内处理，导出的 JSON 不含原图；刷新或离开会清空本地图片。提交云端训练时，选中的数据集与描述会发送给供应商；WaveSpeed 训练还会使用已配置的 R2 存储保存数据集和归档产物，存储隐私取决于存储桶访问配置。生图会将提示词和所选 LoRA 引用发送给对应服务。请仅提交有权使用的素材。
同一个 LoRA 能用于所有图片和视频模型吗？
不能直接互换。需要匹配模型架构、基础版本和加载流程。Krea 2、MOSS 与 Anima 使用各自兼容的权重；名称相似不代表兼容。视频模型的工作流程还可能需要多个适配器文件。
继续探索
深入了解某个基础模型
选择训练流程前，先比较相关模型家族。适配器格式与基础模型版本必须保持兼容。
选好基础模型了？在它上面微调你的 LoRA
选择匹配的模型，整理图片与描述，再提交已开放的训练或生图流程。你也可以先免费导出数据集配置草稿。