【PAseer】Z-image-Turbo 在AI-toolkit 训练条件中的心得经验

本帖为个人经验分享，无确信性的指导意义，请结合自身经验适当调整。

                               
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Z-image-Turbo作为蒸馏模型，其参数的微调并不是针对Base模型的微调，所以我们训练LORA的意义，如同像是围绕一个锚点向两个方向牵拉。
锚点是Turbo 3.5B模型本身，大方向是Z-image-Base模型，小方向则是我们的数据集。最终蓝色区域为我们用于生成最终图片结果的权重落点。

然而，上图仅表示理论夸张示意图，实际上，LORA训练能够导致的偏移非常微小。

                               
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一. 系统基础
Pytorch, PEFT和Diffusers为训练LORA的模型解构提供的必要的基础 【1, 2】。
在Z-image-Turbo（以下简称  Zit ）的LORA训练中，Diffusers须在0.36.0版本以上，Torch版本可以为2.7.0, 2.7.1, 2.8.0以及2.9.1。
对于训练速度的影响没有显著差异。


二. 训练集与分辨率
Zit的图片质量很高，但其基础分辨率仍为lumina模型的 768x768 至 1792x1792 像素【3】。
所以，训练的时候，将图片的分桶分辨率，原始数据锚定在这个分辨率氛围之内是良好的选择。
过低的分辨率，如256*256 或者 512*512 在超过约750步（AI-toolkit的默认三次循环）的LORA训练后，会对生图结果产生不可逆的肢体结构质量下降，画面质量下降的后果。
在平衡VRAM（显存-电脑性能），训练速度，与训练质量之间，需要各位做好平衡。
并且这类构图细节质量下降，有时会以【增强了写实颗粒感】的幻觉的方式蒙蔽LORA作者。

三. 提示词文本
Zit 训练基于双语，多格式进行训练 【4】。
对于提示词的需求并不高，在训练风格和特征鲜明的脸型，背景干净的角色，无杂质的物品时，甚至不需要提示词。
Zit的文本处理模块使用千问3的4B便携模型，本体的权重和体量足够坚实，尤其是写实方面的理解。
LORA在训练过程中添加的文本量不足以撼动其映射本质。
但同样的，Zit模型由于过分追求写实质感，导致包括影视，摄像，照片的质感只能局限在一个狭小的范畴中（审美风格偏向于数据筛选员或者程序）。
并且，即使Qwen3-4B的文本模块能够理解大量的动漫/二次元/数字艺术用语，但苦于在预测模型上没有对应的映射空间，最终的结果仍然会归类于小范围或者固定的风格（数据筛选员或程序-的审美风格）。
这是一种官方普遍意义上的遗憾和缺失，但同时也能够表明其二次元/油画/其他画风的微调有了社区必要性。

四. 超参数设置
1e-4作为默认学习率，是偏高的--其过拟合的后果对于人物（比如脸）的影响不高，但对于画面整体噪点于风格的拟合过强。
在解决了位置对齐（Adapter-LORA）后 【5】，8e-5 到 2e-5 的学习率适用于大多数LORA训练，无关内容（风格/人/动漫/艺术原画）。
虽然个人建议添加梯度降低的学习率（如cosine，liner，polynomial），但本讨论仅针对在Ai-toolkit的UI层面，故此处不做展开。
值得注意的是，Ostris（Ai-toolkit的作者）在脚本中添加的两个参数。

Differential Output Preservation (以下简称为DOP）以及 Blank Prompt Preservation （以下简称为BPP）
会显著减弱学习率--因为其效果相当于在训练集中添加一倍或者多倍的无关“训练集”（古称正则化文件集），公式算法的加入会让LORA的权重不断向基础模型靠拢。
所以，在开启其中任意一种时，需要适当提升学习率，以产生足够的权重偏移。

1. DOP：如果想要训练一张特定的脸孔人物，如 A woman，那么不可避免的，映射关系会使得woman也发生预测权重的偏移。DOP的开启，即使用底模本身 woman 的对应权重将LORA的权重向基础模型靠拢，让 A woman 的最终结果变成 A woman - woman = A’ woman . 使得训练集与 A 的关联更重，但并不是剥离出 A （并非是A woman - woman = A）。

2. BPP：在 三 中，虽然提及文本标注对于模型的Qwen3-4B文本模块的映射关系影响不多，可以保留空提示词。但这也意味着，保留空提示词时，模型的映射会更倾向于学习图片全部的细节而完全不加以区分。在训练人脸时，如果你的训练集质量足够（像素清晰，专业摄影级别），一致性好（不化妆，九宫格，面部特写，不模糊，不跨时间），你得到的LORA并不会对最终结果产生可观察的显著影响。但如果使用了低质量，低一致性的训练集，就会显著影响Zit的整体表现。

所以，在开启BPP时，训练过程中，权重的偏移会在向训练集合拟合X后，再向Zit回归 Y 乘以权重δ，最终得到的结果是 ∑ (X-δY)。而在这个过程中，数据集一致性不足的部分（如无关背景，无关物体，无关风格），通常会随着拟合的进行被抵消，或者减少影响。

关于δ，即 BPP loss multiplier 的值，默认是 1，在完全无提示词，且训练集足够标准（细节如上段描述）的情况下，是可以充分突显想要训练的内容的，尤其适用于画风的训练。
但有一种情况需要特殊注意。即当设置了【触发词-Trigger Word】的时候。因为这时，文本部分并非是无提示词，而是有一个触发词存在。那么，训练集的内容就会被训练归类到这个特定的文本的映射场中，已经实现了隔离。这时，如果仍想要开启BPP，则需要适当减少其δ的值。


五. 总结


整体上，Zit的训练是容易的，可塑性强的，在写实方向上有充足基础的。但也是有局限性的，如二次元，艺术原画等风格的固定化，狭窄泛化能力。
从模型的训练趋势来说，从升维增量 到 降维增效 是必然趋势。适用性，便携性在非专业需求的层面已经越发迫切，下游使用者要避免落入象牙塔陷阱。
特征学习，因果训练，可能会对更多的领域产生足够的启发。对于此，我个人推荐看一看漫士沉思录和田渊栋的访谈【6】。


综上，希望对大家炼丹有所帮助。
PAseer 于 2025年12月10日

支持！！！！！！！！！！！！！

很棒，但是DOP实测基本没效果

感谢分享

t8star 发表于 2025-12-12 02:03
很棒，但是DOP实测基本没效果

反馈已收到。
估计是这种方式对蒸馏模型效果不佳。