大模型训练 个人定制LORA
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个人定制LoRA(低秩适配)服务中,用户可通过高效微调技术实现大模型的个性化定制,以下从服务流程、技术优势、应用场景、核心工具.
导出模型时选择通用格式(如Hugging Face模型格式),便于长期保存和跨平台迁移.
导出模型时选择通用格式(如Hugging Face模型格式),便于长期保存和跨平台迁移.

主要特点: 无孤独一代
without 无需堆叠Wan 2.2 LoRA即可生成高质量视频(除非需要添加空间样式/概念)。
主要特点: 无孤独一代
without 无需堆叠Wan 2.2 LoRA即可生成高质量视频(除非需要添加空间样式/概念)。
快速:4 步
极为通用(概念更丰富)
质量变动(减缓幅度较小)
🔞 NSFW:
增强的解剖结构 + 姿势 + 框架
具备NFW(生物安全系数)和SFW能力
更好地理解性概念
你知道,如果你知道的话!
更快速的响应
对动漫/漫画风格作曲的更深入理解
阅读您正在使用的版本的详细信息以获取更多信息!
它并不完美,也存在一些小问题,但在某些时候我无法用一些LoRA制作而大放异彩!
推荐设置
Steps: 步骤:4
CFG:1
Sampler/Scheduler: 采样器/调度器:Euler/Normal or UniPC/Simple
Resolution up to 分辨率高达720p(本机质量)。
转到设置:
比值3:4(784x1136)或9:16(720x1264)
CFG 1
Euler/Normal
4 个步骤
16帧
Sigma Shift:5
添加其他 LoRA,支持 0.6-1
16帧,81帧 ~ 5秒
VAE:WAN 2.1 VAE
视频片段:umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled
速度 + 示例
使用 16GB VRAM、64GB 内存、4 步、1 立方英尺、81 帧
480像素侧长(384x576):70-90秒
720像素侧长(592x848):120-140秒
768 像素侧长(576x1008):3分钟
896 像素侧长(672x1184):6 分钟
960像素侧长(784x1136):9-11分钟
所有示例均无任何附加的 LoRA