匹配基础模型
选择流程前，比较模型家族、版本与开放情况。
LoRA 训练 / 训练工作台
准备好下一次 LoRA 训练。
选择图片或视频流程。训练开放前，可以先用本地图片工具检查文件、编写描述并导出可复用的数据集配置。
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。
你的创作工作室
选择你的训练类型。
选择图片或视频，为一个目标明确的概念准备样例。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
为训练工作台整理清晰的准备流程。
清晰的交接始于云端任务之前。在本地草稿中集中保留概念名称、模型选择、触发词和图片描述。
检查原始文件
读取真实图片尺寸，在导出前检查本地文件限制。
逐张检查描述
说明变化细节，避免无意中将其当作目标概念学习。
保留可复用草稿
一起导出设置与描述，原始图片文件独立保留。
值得模型学习的创意
训练工作台的概念与场景示例。
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
如何准备训练工作台概念。
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。
数据集与兼容性
准备更扎实的训练工作台数据集。
本地工作台最多接收 30 张 JPG、PNG 或 WebP 图片，每张不超过 15 MB、总计不超过 100 MB。这些是准备阶段限制，不是提供商的最低数据要求。
阅读数据集准备指南- 第一轮只确定一个训练概念。
- 使用你有权用于训练的素材。
- 移除损坏文件和不必要的重复素材。
- 将原始图片与导出的 JSON 草稿分开保存。
提示词笔记
用于训练工作台评估的新提示词。
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
关于训练工作台，训练前需要了解的问题。
针对所选模型的实用说明，并明确当前开放情况。
训练工作台需要先准备什么？
清晰的交接始于云端任务之前。在本地草稿中集中保留概念名称、模型选择、触发词和图片描述。 本地工作台最多接收 30 张 JPG、PNG 或 WebP 图片，每张不超过 15 MB、总计不超过 100 MB。这些是准备阶段限制，不是提供商的最低数据要求。
如何评估训练工作台概念？
定义一个测试目标，记录提示词与可比较参数，在真实且兼容的训练流程开放后与基础模型对照。
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
寻找兼容的下一步流程。
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。
从这里开始准备训练工作台概念。
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。