MiniMax H3 LoRA 训练 — AI Toolkit（云端）

使用 AI Toolkit 训练 MiniMax H3 视频模型 LoRA，训练速度非常快（图片训练约 1.98 it/s），1000 步左右角色特征已基本还原。

与上一期用 Musubi Tuner 训练 H3 不同，本期使用 AI Toolkit，两者可根据习惯选择。

环境要求

• GPU：推荐 48G 的 4090 或 32G 的 5090
• ⚠️ 不推荐 24G 显卡：采样阶段显存会飙升，24G 大概率直接爆显存
• 显存占用参考（图片训练）：16G ~ 32G，视频训练占用会更高

快速开始（云端）

# 1. 部署 GPU 实例（推荐 48G/4090 或 32G/5090）
# 2. 打开 Jupyter Lab，复制启动指令粘贴运行
# 3. 打开 AI Toolkit

镜像内置 Config 可直接用于测试 LoRA 效果（支持出图 / 出视频）。可以直接复制已有的训练 Job 作为预设起点，注意作者预设基于图片训练集，如果用视频训练集需要相应调整参数。

数据集配置

1. 添加 Dataset，输入名称
2. 把图片或视频拖入对应文件夹（也可以在 Dataset 页面内直接拖拽上传）

触发词：如果打标时已包含触发词可以不填，否则手动设置。

LoRA Rank

• 角色 LoRA：16
• 风格 LoRA：推荐 32

保存与显存交换

参数	说明
保存间隔	每 250 步保存一次，最多保留 10 个检查点
Offloading	报显存不足时调大（最高可到 100）；不报错则可调小或直接关闭

优化器

推荐使用 Automagic（社区反馈效果较好），会自适应调整学习率，确保训练过程中学习率始终处于较优区间。

训练步数

• 角色 LoRA：3000 步
• 风格 LoRA：10000 步

Adapter（重要）

⚠️ 保持使用官方默认的 Training Adapter，不要切换成 Guidance 模式 —— 官方帖子说明 Adapter 模式效果明显优于默认 Guidance 模式。

视频训练注意事项

若使用视频训练集：

• 帧数格式：必须符合 17n + 5 的格式（模型底层限制）
• 帧率：固定为 24 fps（与上面的帧数格式要求是两回事，注意区分）
• Auto Frame：开启后自动识别视频帧数，无需手动填写；关闭则默认按 1 处理（图片训练用 1 即可）
• 需要 图生视频（Image to Video） 或 Audio 功能时手动开启对应开关
• 训练带音频素材时，推荐同时打开 Normalizer（音频均衡化），社区反馈效果更好

分辨率 / 帧数取舍策略

• 高帧数训练（显存压力大）→ 用低分辨率（如 256×512）
• 低帧数训练，如 1 帧或 33 帧（显存压力小）→ 可以用高分辨率

采样设置

• 默认分辨率 480P
• 不建议跳过初次采样：可以直观看到训练效果变化趋势
• 采样提示词可自定义，支持添加参考图，也可设置采样视频帧数（如 243 帧 = 10 秒）

速度与显存说明

• 图片训练总体速度非常快，主要耗时在采样阶段（每次采样跑 2 次视频，相对较慢）
• 采样时显存会明显飙升，这也是为什么不推荐 24G 显卡的原因
• 云端大显存机器可以顺畅训练；本地配置足够也可以使用一键安装包自行部署