z-image-base-lora-trainer API | MuAPI: Training
Jelajahi dan integrasikan model AI z-image-base-lora-trainer melalui MuAPI. Dapatkan inferensi berkecepatan tinggi dan harga kompetitif.
Jelajahi dan integrasikan model AI z-image-base-lora-trainer melalui MuAPI. Dapatkan inferensi berkecepatan tinggi dan harga kompetitif.
About this model
Model z-image-base-lora-trainer menyediakan kemampuan generasi AI mutakhir di platform MuAPI.
Cost analysis
| Provider | Cost | Notes |
|---|---|---|
| muapiapp | $2.50 per 1,000 steps | 按训练步骤计费，提供自动调优的默认值，无需额外配置成本。 |
| Fal.ai | Tidak tersedia | Z-Image Base LoRA Trainer 未托管在 Fal.ai。 |
| Replicate | Tidak tersedia | Z-Image Base LoRA Trainer 未托管在 Replicate。 |
按训练步骤计费，提供自动调优的默认值，无需额外配置成本。
Z-Image Base LoRA Trainer 未托管在 Fal.ai。
Z-Image Base LoRA Trainer 未托管在 Replicate。
** Competitor pricing is estimated based on similar model architectures and usage tiers.
Configuration schema
| Parameter | Type | Description | Default |
|---|---|---|---|
| 数据集 ZIP URL | string | 包含Gambar的 zip 压缩包 URL。通常建议至少使用 4 张Gambar，越多越好。除Gambar外，压缩包还可以包含带有说明文字的文本文件。 | undefined |
| 触发词 | string | Optional trigger word. If a caption file exists, it is prepended when not already present. | example |
| Langkah Inferensi (Steps) | int | 用于训练 LoRA 的步数。 | 1000 |
| 学习率 | float | Z-Image Base LoRA 训练的学习率。 | 0.0001 |
| LoRA 秩 | int | LoRA 秩维度。 | 16 |
包含Gambar的 zip 压缩包 URL。通常建议至少使用 4 张Gambar，越多越好。除Gambar外，压缩包还可以包含带有说明文字的文本文件。
undefinedOptional trigger word. If a caption file exists, it is prepended when not already present.
example用于训练 LoRA 的步数。
1000Z-Image Base LoRA 训练的学习率。
0.0001LoRA 秩维度。
16Developer documentation
Panduan integrasi cepat untuk z-image-base-lora-trainer. Hubungkan dengan kunci API MuAPI Anda dan mulai lakukan panggilan inferensi.
Frequently asked
Z-Image Base LoRA 训练器是一个异步 API，可从压缩的图像数据集为 Z-Image Base 检查点微调自定义 LoRA 适配器，并提供自动调优默认值和可自定义的超参数。
该训练器针对的是 Z-Image Base 检查点，而不是标准 Z-Image 模型，因此生成的 LoRA 应与 Z-Image Base 生成配套使用，以获得最佳效果。
上传包含图像文件（PNG/JPEG/WebP）的 `.zip` 文件。如需加入自定义说明，请添加与对应图像文件完全相同基本文件名的 `.txt` 文件。
触发词是添加在训练说明前面的唯一 token。在之后的生成提示词中加入该触发词，即可激活特定学习到的角色、对象或风格。
默认值为 1,000 步，适用于大多数数据集。你可以根据数据集大小和所需保真度，将训练步数调整为 1,000 到 10,000。
训练完成后，API 输出会包含一个 URL，用于下载可针对 Z-Image Base 检查点进行推理的训练完成的 LoRA 权重文件。