API pelatih AI LoRA Muapi menyempurnakan adaptor LoRA portabel dari kumpulan data gambar Anda sendiri tanpa penyewaan GPU atau infrastruktur pelatihan. Unggah arsip ZIP, pilih kata pemicu, dan terima file .safetensors yang dapat diunduh dan siap untuk pembuatan gambar yang kompatibel.Delapan titik akhir pelatihan khusus mencakup FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512, dan Z-Image / Z-Image Base. Gunakan satu pola REST dengan harga tetap per lari atau per langkah mulai dari $2,00 per 1.000 langkah.
Pelatihan LoRA disiarkan langsung di Muapi
Pilih model dasar, kirimkan himpunan data ZIP dan kata pemicu, lalu lakukan polling ID permintaan yang dikembalikan untuk file LoRA yang dapat diunduh.
Sempurnakan Qwen-Image pada kumpulan data ZIP untuk konsistensi karakter, subjek, atau gaya artistik dengan langkah, kecepatan pembelajaran, dan peringkat yang dapat dikonfigurasi.
Sempurnakan pos pemeriksaan Qwen-Image-2512 yang lebih baru dari kumpulan data ZIP dengan harga per langkah yang sama rendahnya dengan pelatih Qwen dasar.
Latih adaptor Z-Image khusus dari arsip ZIP dengan pengaturan default otomatis dan kontrol opsional atas langkah, kecepatan pembelajaran, dan peringkat LoRA.
Sempurnakan pos pemeriksaan Z-Image Base non-suling penuh dengan setelan default otomatis dan kontrol hyperparameter manual.
Latih Flux LoRA khusus dari 10–50 gambar dan frasa pemicu. Biaya pengoperasian tetap sebesar $3,20 mencakup tugas pelatihan, dan file .safetensors yang dihasilkan dapat digunakan kembali dengan generasi Flux Dev yang kompatibel.
Latih adaptor yang berfokus pada gaya di FLUX.1 [dev] dari kumpulan data ZIP, dengan keluaran safetensor yang dapat diunduh dan penerapan AIR platform instan.
Latih adaptor gaya pada arsitektur FLUX.2 Klein 4B yang lebih kecil dan lebih cepat dengan input ZIP, output yang dapat diunduh, dan penerapan AIR instan.
Latih adaptor gaya berkualitas lebih tinggi pada arsitektur FLUX.2 Klein 9B yang lebih besar dengan penagihan per langkah dan penerapan AIR instan.
LoRA (Adaptasi Tingkat Rendah) adalah file bobot portabel kecil yang mengajarkan model gambar dasar tentang karakter, subjek, identitas merek, atau gaya visual tanpa melatih ulang model lengkap. API pelatihan AI LoRA mengubah proses tersebut menjadi satu permintaan HTTP: mengunggah ZIP gambar referensi, mengirimkan tugas, dan melakukan polling untuk file .safetensors yang dapat diunduh.
Muapi memaparkan delapan pelatih melalui pola REST yang sama yang digunakan di seluruh platform. Latih sekali, gunakan kembali adaptor yang dihasilkan pada generasi yang kompatibel di Muapi, atau unduh file bobot standar untuk pipeline Anda sendiri.
Gabungkan 4–50 gambar pelatihan dan file teks .txt opsional dengan nama yang sama ke dalam ZIP di URL yang dapat dijangkau secara publik.
Pilih frasa pendek dan tidak biasa yang mengaktifkan subjek atau gaya terlatih Anda dalam petunjuk di masa mendatang.
Berlatih di FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512, atau Z-Image / Z-Image Base.
Gunakan default yang disetel otomatis atau langkah kontrol, kecepatan pembelajaran, dan peringkat LoRA jika pelatih yang dipilih mendukungnya.
Unduh file .safetensors standar yang tidak dikunci pada lapisan inferensi Muapi.
Adaptor terlatih mendaftar untuk inferensi Muapi hilir tanpa langkah publikasi terpisah.
Ajarkan model gambar yang kompatibel tentang orang, maskot, karakter, atau objek yang berulang untuk generasi yang berulang.
Tangkap bahasa visual, perlakuan produk, atau estetika kampanye untuk produksi kreatif di masa depan.
Latihlah ilustrasi atau set fotografi yang dikurasi dan gunakan kembali tampilan yang dipelajari di seluruh petunjuk baru.
Gunakan pelatih Qwen atau Z-Image berbiaya rendah untuk menguji kumpulan data dan frasa pemicu sebelum meningkatkannya.
| Pelatih | Model dasar | Harga | Terbaik Untuk |
|---|---|---|---|
Host kumpulan data ZIP, kirimkan ke pelatih yang cocok dengan model dasar Anda, simpan ID permintaan, dan lakukan polling titik akhir hasil standar untuk lora_url.
Pelatih Flux menerima images_data_url, trigger_phrase, dan training_style opsional dari subjek atau gaya.
Z-Image, Qwen, dan pelatih gaya mengekspos input ZIP plus kontrol langkah dan hyperparameter yang sesuai untuk kelompok tersebut.
Lakukan polling hingga tugas selesai, lalu unduh lora_url atau teruskan ke titik akhir generasi yang kompatibel.
Ini melatih model Adaptasi Tingkat Rendah khusus dari kumpulan data gambar Anda melalui titik akhir REST. Unggah ZIP, pilih kata pemicu, dan terima adaptor .safetensors yang dapat digunakan kembali.
Muapi saat ini mengekspos Flux.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B dan 9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512, dan Z-Image / Z-Image Base di delapan titik akhir pelatihan.
Harga mulai dari $2,00 per 1.000 langkah untuk Qwen-Image dan Qwen-Image-2512, adalah $2,50 per 1.000 langkah untuk Z-Image dan FLUX.1 [dev] Style, dan mencapai $4,50 per 1.000 langkah untuk FLUX.2 Klein 4B. Flux LoRA Trainer berharga $3,20 per putaran.
Kebanyakan pelatih menerima 4–50 gambar. Sepuluh hingga tiga puluh gambar yang bervariasi merupakan titik awal praktis untuk suatu subjek; menjaga konsistensi estetika saat melatih gaya.
Tidak. File teks .txt bersifat opsional, namun jika disertakan, file tersebut harus menggunakan nama dasar yang sama dengan gambarnya. Ikuti aturan kata pemicu pelatih untuk placeholder.
Anda menerima file bobot .safetensors yang dapat diunduh dan, untuk pelatih yang didukung, pendaftaran instan untuk inferensi Muapi.
Ya. Output .safetensors adalah adaptor standar untuk saluran pipa yang kompatibel menggunakan arsitektur model dasar yang cocok.
Buat satu kunci API Muapi, unggah kumpulan data Anda, dan ubah konsep visual menjadi adaptor yang dapat digunakan kembali.