Anima LoRA 训练指南

---

环境要求

• 显卡：推荐 RTX 3090 24G，最低 RTX 3080 12G 可用

---

快速开始

1. 素材打标

• 支持 Tag 打标 或 英文自然语言打标（如 Lola Caption）
• ⚠️ 模型不支持中文，请使用 Tag 或英文
• 角色 LoRA：角色特征（发色、眼睛等）不需要写入提示词

2. 上传训练集

将图片或压缩包上传至 dataset/test 目录

3. 启动 UI

打开 Jupyter，复制启动命令运行，等待 UI 启动后打开链接

4. 创建项目并配置参数

参数	推荐值	说明
Optimizer	Adam 8bit	显存不足时使用

| 学习率 | 默认 | 无需修改 |

| 训练步数 | 1000–2000 步 | 2000 步效果已不错 |

| 保存间隔 | 每 250 步 | |

| 采样间隔 | 每 250 步 | 可视化训练效果 |

| Network rank | 32 | |

| 分辨率 | 896–1536 |

| Batch size | 1（3090 可用 2）| |

| Block to swap | 0（显存不足可开 20–30）| 显存交换 |

5. 开始训练

配置完成后点击 Train / 确认 开始，约 2–3 秒/步，2000 步约 2 小时内完成。

6. 下载 LoRA

训练完成后：Jobs → my--job → 输出目录 → 右键下载 .safetensors 文件

---

提示

• 可在采样区填写提示词，实时预览训练效果
• 显存紧张时开启 Block to swap