通义万相LoRA模型训练指南

一、训练准备

素材规范

• 收集：100-200张1024×768像素的清晰图片。
• 主体要求：占画面70%以上，包含多角度/多表情/多动作样本，避免重复构图。
• 获取方式：建议使用专业摄影设备或游戏引擎渲染获取高精度素材。

数据处理

• 标注：使用阿里云百炼平台的智能标注工具自动生成自然语言描述。
  • 人物类模型：需包含正脸、侧脸、半身、全身等多样化角度。
  • 视频类模型：需准备10-15秒短视频片段（建议25fps）。

二、环境配置

硬件要求

• 最低配置：NVIDIA RTX 3060（8G显存）
• 推荐配置：RTX 4090（24G显存），支持batch_size=4训练

框架选择

• 基础模型：WanX-2.1-T2V (huggingface.co/Wan-AI/W)
• 训练工具：阿里云百炼平台或本地部署的SD-Trainer_WD1.4

三、参数配置

# 推荐参数组合（角色类模型）
{
  "learning_rate": 1e-4,       # 初始学习率
  "optimizer": "Prodigy",      # 神童优化器
  "batch_size": 2,             # 8G显存建议值
  "max_train_steps": 800,      # 视频模型增加至1200步
  "rank": 128,                 # 平衡效果与显存消耗
  "text_encoder_lr": 5e-5,     # 文本编码器独立学习率
  "resolution": 768            # 与素材分辨率匹配
}

四、训练执行模式选择

• 标准模式：完整训练周期约45分钟（8G显存）
• 极速模式：使用百炼平台的trainfree功能，10分钟内完成适配

注意事项

• 视频模型需启用motion_module保持动作连贯。
• 复杂物理效果训练时增加碰撞、流体等特效样本。
• 每100步保存检查点防止训练中断。

五、模型测试

基础验证

"巴洛克风格宫殿内，穿燕尾服的舞者随华尔兹旋转，镜头稳定跟随"

• 验证物理碰撞与镜头运动。

进阶测试

• 使用XYZ图表对比不同学习率下的生成效果。
• 添加negative_prompt排除训练缺陷，如：“畸变肢体|不自然阴影”。

六、部署应用

通过阿里云百炼API快速接入：

from wanx_models import T2VLoRA

model = T2VLoRA.from_pretrained("WanX-2.1", lora_path="custom_lora.safetensors")
video = model.generate("精灵弓箭手林间射箭，箭矢轨迹带光效", duration=12)

商业应用建议

• 风格迁移插件：保留品牌视觉特征。
• 实时渲染加速模块：提升4K输出效率。

注意事项

• 最新版WanX-2.1支持多LoRA组合使用，可通过叠加不同风格模型实现更复杂特效。
• 训练过程中建议开启平台的显存优化模式防止OOM错误。