8GB 显存本地训 MOSS-Image LoRA：500 步即可，8000 步反而过拟合
AcademiaSD · reddit · 2026-10-20
作者分享了在本地 8GB 显卡上用 AcademiaSD LoRAlab Trainer Studio 训练 MOSS-Image（OpenMOSS 开源的 5B 单流模型，Apache 2.0）人物 LoRA 的完整设置与踩坑：
- 推荐参数：Base 模型、500 步（大数据集或复杂概念再增至 1200–1500）、学习率 0.0004、cosine 调度 +100 warmup、rank/alpha 8/8、batch 1 / 梯度累积 4、512² 分辨率、每 100 步存档。NF4 量化下 512² + rank8 只需不到 6GB 显存，RTX 5080 约 1 秒/步。
- 为什么 8000 步会崩：梯度累积 4 下 500 步=2000 次图像视图，8000 步=32000 次，早已过拟合，加数据也救不回。
- 选 checkpoint：训练器内预览仅供监控，最终以 ComfyUI 实测 300/400/500 步为准，不像就继续到 1200–1500。
- 数据与标注：用内置 Qwen3-VL-8B NF4 打标，按 OpenMOSS 官方 recaption 规范、触发词放最前；干净多样的标注比数据量更重要。
- 导出 LoRA 保留原始层名，ComfyUI nightly 原生加载；无 GPU 有 RunPod 模板。
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