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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.








它从多个角度进行训练——无论是正面、背面还是侧面——且成功率似乎相当高。
side view侧视效果最佳,前视(面向观众)也表现良好,但对于后视(完全从后方),提示必须仔细书写。

这是一对在WAN 2.2 I2V 14B低噪声和高噪声模型上训练的LoRA。我会让展示说明这些LoRAs的作用 :)

已更新至wan2.2。我对这次的结果相当满意。这种运动在使用闪电灯时似乎速度也相当高。如果没有lightning loras,情况可能会更好,但我还没有检查

该lora来自MQ实验室的LoRA是通过选择合适的训练方法、为避免偏差而设计多个数据集以及手动编写字幕来生成的

这款LoRA设计用于完整NSFW工作流程的第二部分,用于合并两个视频——一个视频启动NSFW操作