Anima Edit LoRA 训练 — lora-script

基于 lora-script 仓库（秋叶改版）在云端训练 Anima Edit LoRA，支持漫画上色、图像扩展、风格转换（如动漫转真人）等编辑类任务。

本镜像在之前版本基础上：

• 修复了 WD Tag 打标无法使用的问题
• 新增了 Edit LoRA 训练支持
• 普通 LoRA 训练同样可用

环境要求

• GPU：3090 即可 显存不足时可换 4090
• 部署区域：不要修改默认区域，否则可能联网报错

两种训练界面

| 界面 | 说明 | 推荐场景 |

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| Stand Alone UI | 参数预设好，清晰直观，直接上手 | 推荐新手和大多数用户使用 |

| lora-script 原版 UI | 支持 LoKr 等更多训练类型，参数更多 | 已熟练且需要进阶参数的用户 | Edit LoRA 训练必须使用其中的「图像编辑」模式。

快速开始（云端）

# 1. 选择 Anima Edit LoRA 镜像，部署 3090 / 4090 实例
# 2. 不要修改默认区域
# 3. 打开 Jupyter Lab，等待启动完成
# 4. 复制 Anima Edit 训练启动指令，粘贴运行
# 5. 打开 UI，选择「图像编辑」模式

训练数据准备

Edit LoRA 需要两组一一对应的图片：

文件夹	内容
control（参考图）	输入图片，如动漫截图
target（目标图）	希望输出的图片，如真实摄影风格

• 支持 1 张或 2 张参考图模式（在参数中选择）
• 提示词对所有图片统一，不需要逐张写标注
• 没有现成素材可用 GPT / 千问生图 / 香蕉 编辑功能生成对应图对

如需查看 Loss 曲线，可用 TensorBoard 查看训练过程的变化

继续训练（Resume）

中途停止后如需继续：在 UI 的 Resume 路径栏填入上次保存的 LoRA 文件路径，直接点开始即可从该步数继续训练。

训练速度参考（3090）

• 约 3.2~3.3 it/s
• 1~2 小时可达到可用效果

LoRA 下载

训练完成后在 output 文件夹中直接下载对应步数的 LoRA 文件。

参数学习

UI 内置新手上路和训练参数说明两个文档，不清楚某个参数含义时直接查阅即可。