24 张照片训练 Z-Image Turbo 猫咪 LoRA：作者选 2750 步而非 3000 步
meshive · reddit · 2026-11-05
作者用 AI Toolkit 在单张 RTX 5090 上，以 24 张猫咪照片(覆盖姿势、机位、背景，清晰展示面部与花纹)训练 Z-Image Turbo LoRA，并在 ComfyUI 中使用，附 10 分钟视频教程(描述里有 prompt)。
训练设置：LoRA rank 32，共 3000 步、每 250 步存一个 checkpoint，触发词 idu，每 250 步出 1024×1024 预览(CFG 1、9 步采样)。
生成设置(ComfyUI)：1024×1024、8 步、CFG 1；sampler resmultistep、scheduler simple、denoise 1.0、model sampling shift 3.0；LoRA 强度按图调整，2750 步对比用 model 0.85 / CLIP 1.0。工作流接法：base model 经 LoRA loader 进 model sampling 节点，text encoder 也过 loader。
关键发现：最后一个 checkpoint(3000 步)反而不如 2750 步——过训了。但作者诚实注明对比图用了不同 seed，部分差异是随机性；公平对比需固定 prompt、seed、sampler 与强度。全套工具(AI Toolkit、ComfyUI)开源、Z-Image Turbo 开放权重，可自跑；作者 disclosure 自己经营所用的 GPU 云 Meshive，但称设置与平台无关。
所属事件:24 张照片即可在单卡 RTX 5090 上训练猫咪 LoRA(2 条相关)→
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