如何在 Fal.ai 训练 Z-Image Turbo LoRA
Z-Image Turbo LoRA Trainer 是由 fal.ai 提供的云端训练服务，无需本地 GPU 即可快速完成高质量模型微调。
$2.26 / 1000 steps 极速生成支持 商业使用授权
核心训练步骤
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1. 环境准备
在 fal.ai 注册并获取 API 额度。新用户通常享有一定的试用额度，单个 LoRA 训练成本通常在 2-5 美元之间。
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2. 准备数据集
筛选 15-50 张高清图片（推荐 1024x1024），确保画质清晰且风格统一，最后打包成 ZIP 文件。
人物: 15-30张 风格: 50张+
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3. 参数配置
Mode Content / Style
Trigger Word <yourchar>
Steps 1500 - 2500
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4. 生成与集成
点击训练并等待。完成后可直接在 fal 云端预览或下载权重。使用时建议权重设为 0.7 到 1.0 以获得最佳效果。
云端 vs 本地训练
| 对比项 | Fal.ai 云端 | 本地环境 |
|---|---|---|
| 配置成本 | 极低，仅需浏览器 | 极高，需配置 GPU 与 Python |
| 硬件资源 | 使用云端高性能 A100/H100 | 依赖本地显卡 (24GB VRAM+) |
| 适用人群 | 追求效率、无高配电脑的用户 | 发烧友、需深度定制的用户 |
常见问题解答
LoRA 效果不明显？
检查 Prompt 是否包含触发词，并尝试逐步提高强度。确认训练步数是否达到 1500 步以上。
画面扭曲严重？
这通常是“过拟合”的表现。请尝试减少训练步数或降低生成时的权重 Scale。
出现模糊感？
请检查原始数据集质量。建议使用 1024px 以上、无水印、构图简洁的高清素材。
上传总是报错？
检查 ZIP 文件是否损坏，确保图片文件直接位于根目录，总大小建议不超过 300MB。
进阶：识别并处理过拟合
过拟合 (Overfitting) 就像是模型在“死记硬背”考题。它记住了训练图的每一个细枝末节，却失去了理解和创造新场景的能力。
信号 生成图与原图姿势雷同
对策 减少 Steps 或增加数据多样性
OVERFIT!
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