Qwen-Image LoRA 训练器: Training

使用 Qwen-Image LoRA 训练器训练自定义 Qwen-Image LoRA 适配器。支持快速 zip 上传、自动调优超参数和在 Muapi 上按步计费。 Qwen-Image LoRA 训练器可直接从自定义数据集 zip 压缩包对 Qwen-Image 模型进行加速微调。通过灵活的 1,000 到 10,000 步配置、自定义学习率和可调秩维度，以快 10x 的速度训练角色概念、视觉风格和专有对象。非常适合构建一致 AI 图形的开发者和艺术家。

交互式模型控制

使用 Qwen-Image LoRA 训练器训练自定义 Qwen-Image LoRA 适配器。支持快速 zip 上传、自动调优超参数和在 Muapi 上按步计费。

📝

概览

关于此模型

Qwen-Image LoRA 训练器可直接从自定义数据集 zip 压缩包对 Qwen-Image 模型进行加速微调。通过灵活的 1,000 到 10,000 步配置、自定义学习率和可调秩维度，以快 10x 的速度训练角色概念、视觉风格和专有对象。非常适合构建一致 AI 图形的开发者和艺术家。

1Qwen 模型定制：微调 Qwen-Image 检查点，以适应目标视觉领域。

2角色与主体一致性：让模型学习特定视觉主体和数字化身。

3艺术风格训练：训练自定义 LoRA 适配器，以捕捉独特的插画和渲染风格。

💰

价格与价值

成本分析

提供商	费用	备注
muapiapp	$2.00 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	暂不可用	Qwen-Image LoRA Trainer 未托管在 Fal.ai。
Replicate	暂不可用	Qwen-Image LoRA Trainer 未托管在 Replicate。

muapiapp$2.00 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暂不可用

Qwen-Image LoRA Trainer 未托管在 Fal.ai。

Replicate暂不可用

Qwen-Image LoRA Trainer 未托管在 Replicate。

** 竞品价格根据相似模型架构和使用层级估算。

⚙️

技术详情

配置参数

参数	类型	描述	默认值
数据集 ZIP URL	string	包含图像的 zip 压缩包 URL。通常建议至少使用 4 张图像，越多越好。除图像外，压缩包还可以包含带有说明文字的文本文件。	`undefined`
触发词	string	可选的 trigger word. If a caption file exists, it is prepended when not already present.	`example`
步数	int	用于训练 LoRA 的步数。	`1000`
学习率	float	Qwen LoRA 训练的学习率。	`0.0004`
LoRA 秩	int	LoRA 秩维度。	`16`

数据集 ZIP URLstring

包含图像的 zip 压缩包 URL。通常建议至少使用 4 张图像，越多越好。除图像外，压缩包还可以包含带有说明文字的文本文件。

默认值undefined

触发词string

可选的 trigger word. If a caption file exists, it is prepended when not already present.

默认值example

步数int

用于训练 LoRA 的步数。

默认值1000

学习率float

Qwen LoRA 训练的学习率。

默认值0.0004

LoRA 秩int

LoRA 秩维度。

默认值16

📖

实施指南

开发者文档

如何使用 Qwen-Image LoRA 训练器 API

准备数据集：创建一个 .zip 压缩包，其中包含高质量训练图像以及可选的 .txt 文本说明文件。
设置训练参数：自定义 trigger_word、steps（默认 1000）、learning_rate（默认 0.0004）和 lora_rank（默认 16）。
通过 API 提交预测：

curl -X POST "https://api.muapi.ai/api/v1/qwen-image-lora-trainer" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "data": "https://example.com/my-qwen-dataset.zip",
    "trigger_word": "qwen_character",
    "steps": 1000,
    "learning_rate": 0.0004,
    "lora_rank": 16
  }'

获取训练权重：从返回的预测结果中获取已完成模型权重的 URL。

❓

常见问题

常见问答

什么是 Qwen-Image LoRA 训练器？

Qwen-Image LoRA 训练器是一个异步 API，可从压缩的图像数据集微调自定义 Qwen-Image LoRA 适配器，并支持自定义步数和学习率。

推荐的数据集格式是什么？

上传包含 PNG 或 JPEG 图像的 `.zip` 文件。也可以选择加入与每个图像文件同名的对应 `.txt` 文本说明文件。

Qwen LoRA 训练的默认学习率是多少？

Qwen-Image LoRA 训练器的默认学习率为 0.0004，针对典型图像数据集的快速收敛进行了优化。

可以配置多少步？

可以将训练步数配置在 1,000 到 10,000 之间，推荐默认值为 1,000 步。

完成后会生成什么输出？

当状态达到 completed 时，outputs 数组会提供训练完成的 Qwen LoRA 模型权重的直接下载 URL。