Muapi'nin AI LoRA eğitmen API'si, GPU kiralama veya eğitim altyapısı olmadan kendi görüntü veri kümenizden taşınabilir bir LoRA adaptörüne ince ayar yapar. Bir ZIP arşivi yükleyin, bir tetikleyici kelime seçin ve uyumlu görüntü oluşturmaya hazır, indirilebilir bir .safetensors dosyası alın.Sekiz özel eğitim uç noktası FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 ve Z-Image / Z-Image Base'i kapsar. Çalıştırma başına veya adım başına sabit fiyatlandırmayla 1.000 adım başına 2,00 USD'den başlayan bir REST modeli kullanın.
LoRA eğitimi Muapi'de yayında
Bir temel model seçin, bir ZIP veri kümesi gönderin ve kelimeyi tetikleyin, ardından indirilebilir bir LoRA dosyası için döndürülen istek kimliğini yoklayın.
10-50 görüntü ve bir tetikleyici ifadeden oluşan özel bir Flux LoRA eğitin. 3,20 ABD doları tutarındaki sabit çalıştırma ücreti, eğitim işini kapsar ve ortaya çıkan .safetensors dosyası, uyumlu Flux Dev nesliyle yeniden kullanılabilir.
İndirilebilir güvenlik tensörleri çıkışı ve anında platform AIR dağıtımıyla ZIP veri kümesinden FLUX.1 [dev] üzerinde stil odaklı bir bağdaştırıcı eğitin.
Stil bağdaştırıcılarını, ZIP girişi, indirilebilir çıktı ve anında AIR dağıtımıyla daha küçük, daha hızlı FLUX.2 Klein 4B mimarisi üzerinde eğitin.
Adım başına faturalandırma ve anında AIR dağıtımıyla daha büyük FLUX.2 Klein 9B mimarisi üzerinde daha yüksek kaliteli stil bağdaştırıcılarını eğitin.
Yapılandırılabilir adımlarla, öğrenme oranıyla ve sıralamayla karakter, konu veya sanatsal stil tutarlılığı için bir ZIP veri kümesinde Qwen-Image'da ince ayar yapın.
Bir ZIP veri kümesindeki daha yeni Qwen-Image-2512 kontrol noktasına, temel Qwen eğitmeniyle aynı düşük adım başına fiyatla ince ayar yapın.
Otomatik olarak ayarlanmış varsayılanlar ve adımlar, öğrenme hızı ve LoRA sıralaması üzerinde isteğe bağlı kontrol ile bir ZIP arşivinden özel Z-Image bağdaştırıcılarını eğitin.
Otomatik olarak ayarlanmış varsayılanlar ve manuel hiperparametre kontrolü ile tam damıtılmamış Z-Image Base kontrol noktasına ince ayar yapın.
LoRA (Düşük Sıralı Uyarlama), tam modeli yeniden eğitmeden temel görüntü modeline karakter, konu, marka kimliği veya görsel stil öğreten küçük, taşınabilir bir ağırlık dosyasıdır. AI LoRA eğitim API'si bu süreci tek bir HTTP isteğine dönüştürür: referans görsellerinin ZIP'ini yükleyin, işi gönderin ve indirilebilir bir .safetensors dosyası için anket yapın.
Muapi, platformda kullanılan aynı REST modeli aracılığıyla sekiz eğitmeni ortaya çıkarıyor. Bir kez eğitin, ortaya çıkan bağdaştırıcıyı Muapi'deki uyumlu nesiller arasında yeniden kullanın veya kendi işlem hattınız için standart ağırlıklar dosyasını indirin.
4-50 eğitim görselini ve isteğe bağlı aynı isimli .txt altyazı dosyalarını herkesin erişebileceği bir URL'de bir ZIP dosyasında paketleyin.
Gelecekteki yönlendirmelerde eğitim aldığınız konuyu veya tarzınızı harekete geçirecek kısa, alışılmadık bir ifade seçin.
FLUX.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B/9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 veya Z-Image / Z-Image Base üzerinde eğitim alın.
Otomatik olarak ayarlanmış varsayılanları veya kontrol adımlarını, öğrenme oranını ve seçilen eğitmenin desteklediği LoRA sıralamasını kullanın.
Muapi'nin çıkarım katmanına kilitlenmemiş standart bir .safetensors dosyası indirin.
Eğitimli bağdaştırıcılar, ayrı bir yayınlama adımı olmadan aşağı akış Muapi çıkarımı için kaydolur.
Tekrarlanabilir nesiller için uyumlu bir görüntü modeline yinelenen bir kişiyi, maskotu, karakteri veya nesneyi öğretin.
Gelecekteki yaratıcı üretim için görsel bir dil, ürün işleme veya kampanya estetiği yakalayın.
Özel olarak hazırlanmış bir illüstrasyon veya fotoğraf seti üzerinde eğitim alın ve öğrenilen görünümü yeni istemlerde yeniden kullanın.
Ölçeklendirmeden önce bir veri kümesini test etmek ve ifadeyi tetiklemek için düşük maliyetli Qwen veya Z-Image eğitmenlerini kullanın.
| eğitmen | Temel model | Fiyat | En İyisi |
|---|---|---|---|
Bir ZIP veri kümesini barındırın, temel modelinizle eşleşen eğiticiye gönderin, istek kimliğini kaydedin ve lora_url için standart sonuç uç noktasını yoklayın.
Flux eğitmeni, Images_data_url'yi, bir tetikleyici_ifadeyi ve konu veya stilin isteğe bağlı bir eğitim_tarzını kabul eder.
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 ve stil eğitmenleri, ZIP girişinin yanı sıra o aileye uygun adım ve hiperparametre kontrollerini ortaya çıkarır.
Görev tamamlanana kadar anket yapın, ardından lora_url'yi indirin veya uyumlu bir nesil uç noktasına aktarın.
Bir REST uç noktası aracılığıyla görüntü veri kümenizden özel bir Düşük Sıralı Uyarlama modelini eğitir. Bir ZIP yükleyin, bir tetikleyici kelime seçin ve yeniden kullanılabilir bir .safetensors adaptörü alın.
Muapi şu anda sekiz eğitim uç noktasında Flux.1 [dev], FLUX.2 Klein 4B ve 9B, Qwen-Image, Qwen-Image-2512 ve Z-Image / Z-Image Base'i kullanıma sunuyor.
Fiyatlandırma, Qwen-Image ve Qwen-Image-2512 için 1.000 adım başına 2,00 ABD dolarından başlar, Z-Image ve FLUX.1 [dev] Style için 1.000 adım başına 2,50 ABD dolarıdır ve FLUX.2 Klein 4B için 1.000 adım başına 4,50 ABD dolarına ulaşır. Flux LoRA Trainer'ın çalışma başına sabit maliyeti 3,20 ABD dolarıdır.
Çoğu eğitmen 4-50 görseli kabul eder. On ila otuz kadar çeşitli görüntü, bir konu için pratik bir başlangıç noktasıdır; Bir stili eğitirken estetiği tutarlı tutun.
Hayır. Altyazı .txt dosyaları isteğe bağlıdır, ancak dahil edildiklerinde görselleriyle aynı temel adı kullanmaları gerekir. Yer tutucular için eğiticinin tetikleyici sözcük kurallarına uyun.
İndirilebilir bir .safetensors ağırlık dosyası ve desteklenen eğitmenler için Muapi çıkarımına anında kayıt alırsınız.
Evet. .safetensors çıktısı, eşleşen temel model mimarisini kullanan uyumlu işlem hatları için standart bir bağdaştırıcıdır.
Bir Muapi API anahtarı oluşturun, veri kümenizi yükleyin ve görsel bir konsepti yeniden kullanılabilir bir adaptöre dönüştürün.