如何在 Fal.ai 訓練 Z-Image Turbo LoRA
Z-Image Turbo LoRA Trainer 是由 fal.ai 提供的雲端訓練服務，無需本地 GPU 即可快速完成高質量模型微調。
$2.26 / 1000 steps 極速生成支援 商業使用授權
核心訓練步驟
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1. 環境準備
在 fal.ai 註冊並獲取 API 額度。新用戶通常享有一定的試用額度，單個 LoRA 訓練成本通常在 2-5 美元之間。
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2. 準備數據集
篩選 15-50 張高畫質圖片（推薦 1024x1024），確保畫質清晰且風格統一，最後打包成 ZIP 文件。
人物: 15-30張 風格: 50張+
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3. 參數配置
Mode Content / Style
Trigger Word <yourchar>
Steps 1500 - 2500
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4. 生成與集成
點擊訓練並等待。完成後可直接在 fal 雲端預覽或下載權重。使用時建議權重設為 0.7 到 1.0 以獲得最佳效果。
雲端 vs 本地訓練
| 對比項 | Fal.ai 雲端 | 本地環境 |
|---|---|---|
| 配置成本 | 極低，僅需瀏覽器 | 極高，需配置 GPU 與 Python |
| 硬體資源 | 使用雲端高性能 A100/H100 | 依賴本地顯卡 (24GB VRAM+) |
| 適用人群 | 追求效率、無高配電腦的用戶 | 發燒友、需深度定制的用戶 |
常見問題解答
LoRA 效果不明顯？
檢查 Prompt 是否包含觸發詞，並嘗試逐步提高強度。確認訓練步數是否達到 1500 步以上。
畫面扭曲嚴重？
這通常是「過擬合」的表現。請嘗試減少訓練步數或降低生成時的權重 Scale。
出現模糊感？
請檢查原始數據集質量。建議使用 1024px 以上、無水印、構圖簡潔的高畫質素材。
上傳總是報錯？
檢查 ZIP 文件是否損壞，確保圖片文件直接位於根目錄，總大小建議不超過 300MB。
進階：識別並處理過擬合
過擬合 (Overfitting) 就像是模型在「死記硬背」考題。它記住了訓練圖的每一個細枝末節，卻失去了理解和創造新場景的能力。
信號 生成圖與原圖姿勢雷同
對策 減少 Steps 或增加數據多樣性
OVERFIT!
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