ZugNeu
Qwen-BildQwen-Image LoRA-Trainer
Optimieren Sie Qwen-Image anhand eines ZIP-Datensatzes hinsichtlich der Konsistenz von Charakter, Thema oder künstlerischem Stil mit konfigurierbaren Schritten, Lernrate und Rang.
ZIP → LoRA
$2.00/1,000 steps
Lebe8 Trainer
AI LoRA Trainer API – Trainieren Sie benutzerdefinierte LoRA-Modelle
Die AI LoRA-Trainer-API von Muapi optimiert einen tragbaren LoRA-Adapter anhand Ihres eigenen Bilddatensatzes ohne GPU-Miete oder Schulungsinfrastruktur. Laden Sie ein ZIP-Archiv hoch, wählen Sie ein Auslösewort und erhalten Sie eine herunterladbare .safetensors-Datei, die für die kompatible Bildgenerierung bereit ist.Acht dedizierte Trainingsendpunkte decken FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 und Z-Image / Z-Image Base ab. Verwenden Sie ein REST-Muster mit Pauschalpreisen pro Lauf oder pro Schritt ab 2,00 $ pro 1.000 Schritte.
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Das LoRA-Training findet live auf Muapi statt
Wählen Sie ein Basismodell, übermitteln Sie einen ZIP-Datensatz und ein Triggerwort und fragen Sie dann die zurückgegebene Anforderungs-ID nach einer herunterladbaren LoRA-Datei ab.
Qwen-Image-Trainer
Kostengünstige Adapter für die Konsistenz von Motiv, Charakter und Stil2 TrainerVersuchen Sie es mit Modell
ZugNeu
Qwen-BildQwen-Image-2512 LoRA-Trainer
Optimieren Sie den neueren Qwen-Image-2512-Kontrollpunkt anhand eines ZIP-Datensatzes zum gleichen niedrigen Preis pro Schritt wie der Basis-Qwen-Trainer.
ZIP → LoRA
$2.00/1,000 steps
Z-Image-Trainer
Automatisch abgestimmte oder vollständig konfigurierbare Z-Image-Feinabstimmung2 TrainerZugNeu
Z-BildZ-Image LoRA-Trainer
Trainieren Sie benutzerdefinierte Z-Image-Adapter aus einem ZIP-Archiv mit automatisch angepassten Standardeinstellungen und optionaler Kontrolle über Schritte, Lernrate und LoRA-Rang.
ZIP → LoRA
$2.50/1,000 steps
ZugNeu
Z-BildZ-Image Base LoRA Trainer
Optimieren Sie den vollständigen, nicht destillierten Z-Image Base-Prüfpunkt mit automatisch angepassten Standardeinstellungen und manueller Hyperparametersteuerung.
ZIP → LoRA
$2.50/1,000 steps
FLUX.1 [dev] Trainer
Allgemeine Fachausbildung und stilorientierte Ausbildung2 TrainerZugNeu
FLUX.1 [Entwickler]Flux LoRA-Trainer
Trainieren Sie eine benutzerdefinierte Flux LoRA aus 10–50 Bildern und einer Triggerphrase. Die Pauschalgebühr von 3,20 US-Dollar deckt den Schulungsauftrag ab und die resultierende .safetensors-Datei kann mit einer kompatiblen Flux Dev-Generierung wiederverwendet werden.
ZIP → LoRA
$3.20/run
ZugNeu
FLUX.1 [Entwickler]FLUX.1 [dev] Style LoRA Trainer
Trainieren Sie einen stilorientierten Adapter auf FLUX.1 [dev] aus einem ZIP-Datensatz, mit herunterladbarer Safetensor-Ausgabe und sofortiger Plattform-AIR-Bereitstellung.
ZIP → LoRA
$2.50/1,000 steps
FLUX.2 Sneaker im Klein-Stil
Wählen Sie die kleinere 4B- oder die größere 9B-Architektur2 TrainerZugNeu
FLUX.2 KleinFLUX.2 [klein] 4B Style LoRA Trainer
Trainieren Sie Adapter im Stil der kleineren, schnelleren FLUX.2 Klein 4B-Architektur mit ZIP-Eingabe, herunterladbarer Ausgabe und sofortiger AIR-Bereitstellung.
ZIP → LoRA
$4.50/1,000 steps
ZugNeu
FLUX.2 KleinFLUX.2 [klein] 9B Style LoRA Trainer
Trainieren Sie höherwertige Adapter auf der größeren FLUX.2 Klein 9B-Architektur mit schrittweiser Abrechnung und sofortiger AIR-Bereitstellung.
ZIP → LoRA
$4.00/1,000 steps
Kein Trainer entspricht Ihren Filtern.
Was ist eine AI LoRA Trainer API?
Eine LoRA (Low-Rank Adaptation) ist eine kleine, portable Gewichtungsdatei, die einem Basisbildmodell einen Charakter, ein Thema, eine Markenidentität oder einen visuellen Stil beibringt, ohne das gesamte Modell neu zu trainieren. Eine AI LoRA-Trainings-API wandelt diesen Prozess in eine HTTP-Anfrage um: Laden Sie eine ZIP-Datei mit Referenzbildern hoch, senden Sie den Auftrag und fragen Sie nach einer herunterladbaren .safetensors-Datei.
Muapi macht acht Trainer über dasselbe REST-Muster verfügbar, das auf der gesamten Plattform verwendet wird. Trainieren Sie einmal, verwenden Sie den resultierenden Adapter über kompatible Generationen hinweg auf Muapi wieder oder laden Sie die Standardgewichtsdatei für Ihre eigene Pipeline herunter.
LoRA-Trainerfunktionen
Hochladen des ZIP-Datensatzes
Bündeln Sie 4–50 Schulungsbilder und optional gleichnamige TXT-Untertiteldateien in einer ZIP-Datei unter einer öffentlich erreichbaren URL.
Benutzerdefinierte Triggerwörter
Wählen Sie einen kurzen, ungewöhnlichen Satz, der Ihr trainiertes Thema oder Ihren Stil in zukünftigen Aufforderungen aktiviert.
Fünf Basismodellfamilien
Trainieren Sie auf FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 oder Z-Image / Z-Image Base.
Einstellbare Trainingssteuerung
Verwenden Sie automatisch angepasste Standard- oder Kontrollschritte, Lernrate und LoRA-Rang, wenn der ausgewählte Trainer sie unterstützt.
Ausgang für tragbare Sicherheitssensoren
Laden Sie eine standardmäßige .safetensors-Datei herunter, die nicht an die Inferenzschicht von Muapi gebunden ist.
Sofortige Plattformbereitstellung
Geschulte Adapter registrieren sich für die Downstream-Muapi-Inferenz ohne separaten Veröffentlichungsschritt.
Wann sollte ein benutzerdefiniertes LoRA trainiert werden?
Charakterkonsistenz
Bringen Sie einem kompatiblen Bildmodell eine wiederkehrende Person, ein Maskottchen, einen Charakter oder ein Objekt für wiederholbare Generationen bei.
Markenidentität
Erfassen Sie eine visuelle Sprache, Produktbehandlung oder Kampagnenästhetik für die zukünftige kreative Produktion.
Stilanpassung
Trainieren Sie an einem kuratierten Illustrations- oder Fotoset und verwenden Sie den erlernten Look bei neuen Eingabeaufforderungen wieder.
Schnelles Experimentieren
Verwenden Sie kostengünstige Qwen- oder Z-Image-Trainer, um einen Datensatz und eine Triggerphrase vor der Skalierung zu testen.
LoRA-Trainer-Vergleich
| Trainer | Basismodell | Preis | Am besten für |
|---|---|---|---|
| Themen und Stile mit Pauschalpreisen pro Auflage | |||
| Stilorientiertes Training mit schrittweiser Abrechnung | |||
| Schnellere Iteration auf der kleineren Architektur | |||
| Hochwertigere Adapter | |||
| Kostengünstige Fach- oder Stilschulung | |||
| Der neuere Qwen-Kontrollpunkt zum günstigen Preis | |||
| Schnelle Iteration mit automatisch angepassten Standardeinstellungen | |||
| Vollständige Feinabstimmung des nicht destillierten Checkpoints |
Beispiele für LoRA-Trainings-APIs
Hosten Sie einen ZIP-Datensatz, senden Sie ihn an den Trainer, der Ihrem Basismodell entspricht, speichern Sie die Anforderungs-ID und fragen Sie den Standardergebnisendpunkt nach lora_url ab.
Trainieren Sie einen Flux LoRA
Der Flux-Trainer akzeptiert images_data_url, eine Trigger_phrase und einen optionalen Trainingsstil für Betreff oder Stil.
Trainieren Sie einen konfigurierbaren Adapter
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/z-image-lora-trainer \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"data":"https://example.com/dataset.zip","trigger_word":"my_style","steps":2000,"learning_rate":0.0001,"lora_rank":16}'Z-Image-, Qwen- und Style-Trainer stellen ZIP-Eingaben sowie Schritt- und Hyperparameter-Steuerelemente bereit, die für diese Familie geeignet sind.
Rufen Sie die trainierte LoRA ab
Führen Sie eine Abfrage durch, bis die Aufgabe abgeschlossen ist, und laden Sie dann lora_url herunter oder übergeben Sie sie an einen kompatiblen Generierungsendpunkt.
Häufig gestellte Fragen zur LoRA-Trainer-API
Was ist die AI LoRA Trainer API?
Es trainiert ein benutzerdefiniertes Low-Rank-Anpassungsmodell aus Ihrem Bilddatensatz über einen REST-Endpunkt. Laden Sie eine ZIP-Datei hoch, wählen Sie ein Triggerwort und erhalten Sie einen wiederverwendbaren .safetensors-Adapter.
Auf welchen Basismodellen kann ich trainieren?
Muapi macht derzeit Flux.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B und 9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 und Z-Image / Z-Image Base über acht Trainingsendpunkte verfügbar.
Wie viel kostet das LoRA-Training?
Die Preise beginnen bei 2,00 $ pro 1.000 Schritte für Qwen-Image und Qwen-Image-2512, betragen 2,50 $ pro 1.000 Schritte für Z-Image und FLUX.1 [dev] Style und erreichen 4,50 $ pro 1.000 Schritte für FLUX.2 Klein 4B. Der Flux LoRA Trainer kostet pauschal 3,20 $ pro Lauf.
Wie viele Bilder benötige ich?
Die meisten Trainer akzeptieren 4–50 Bilder. Zehn bis dreißig abwechslungsreiche Bilder sind ein praktischer Ausgangspunkt für ein Thema; Achten Sie beim Trainieren eines Stils auf eine einheitliche Ästhetik.
Benötige ich Untertiteldateien?
Nein. TXT-Untertiteldateien sind optional, aber wenn sie eingefügt werden, sollten sie denselben Basisnamen wie ihr Bild verwenden. Befolgen Sie die Triggerwortregeln des Trainers für Platzhalter.
Was erhalte ich nach Abschluss der Ausbildung?
Sie erhalten eine herunterladbare .safetensors-Gewichtsdatei und für unterstützte Trainer eine sofortige Registrierung für Muapi-Inferenz.
Kann ich das trainierte LoRA außerhalb von Muapi verwenden?
Ja. Die Ausgabe von .safetensors ist ein Standardadapter für kompatible Pipelines, die die passende Basismodellarchitektur verwenden.
Entdecken Sie den FLUX-Kontext →Generieren und bearbeiten Sie Bilder mit einem kompatiblen Flux-Workflow, nachdem Sie Ihren Adapter trainiert haben.Bildmodelle durchsuchen →Vergleichen Sie Live-Text-zu-Bild-Endpunkte, die benutzerdefinierte Modell-Workflows verwenden können.Entdecken Sie Seedance 2 →Sehen Sie sich Workflows zur Videogenerierung und zum Gesichtstraining für eine charaktergesteuerte Produktion an.GitHub-Beispiele →Sehen Sie sich Vergleichshinweise und Integrationsbeispiele für die LoRA-Trainer-Endpunkte an.
Sind Sie bereit, ein benutzerdefiniertes LoRA zu trainieren?
Erstellen Sie einen Muapi-API-Schlüssel, laden Sie Ihren Datensatz hoch und verwandeln Sie ein visuelles Konzept in einen wiederverwendbaren Adapter.