基本信息
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* 精调方式
SFT
监督微调，基于标注数据对模型进行训练
DPO
直接偏好优化，基于人类偏好数据对齐模型
CPT
继续预训练，在领域数据上增强模型基础能力
* 模型
训练配置
| 超参数 | 参数值 | 参数说明 |
|---|
▼ 更多参数
数据配置
图片 + 文本描述(caption)配对，支持 JPEG/PNG
训练样本320
平均分辨率1024×1024
a sunset over mountains
a cat in watercolor
abstract flower art
portrait in oil paint
city skyline sketch
forest landscape
从训练集中随机拆分 % 作为验证集
评估配置
训练过程中每 500 步自动用这些 prompt 生成预览图，用于效果评估
预设 系统预设 Prompt
a painting in sks style✕
a portrait photo, high quality, detailed✕
自定义 自定义 Prompt
a cat in watercolor style, high quality✕
a mountain landscape, detailed, 4k✕
训练配置
| 超参数 | 参数值 | 参数说明 |
|---|
▼ 更多参数
数据配置
图片 + 指令对话 JSON 格式
训练样本5,280
平均分辨率动态
describe the image
how many people
what breed of cat
read text in image
food in the picture
analyze chart data
从训练集中随机拆分 % 作为验证集
评估配置
训练过程中用测试图片 + 问题评估模型效果（无需 Seed）
预设 系统预设
请详细描述这张图片的内容✕
自定义 自定义
图中有哪些物体？它们的空间关系是什么？✕
训练配置
| 超参数 | 参数值 | 参数说明 |
|---|
▼ 更多参数
数据配置
视频 + prompt 配对（CSV 或 JSON）
训练样本150
平均时长4.2s
分辨率832×480
a cat playing with ball
sunset over ocean
city street timelapse
rain on window
flowers blooming
river flowing
从训练集中随机拆分 % 作为验证集
评估配置
训练完成后自动用这些配置生成视频，用于效果评估
预设 系统预设 Prompt
a cat running in a garden, smooth motion✕
自定义 自定义 Prompt
ocean waves at sunset, cinematic✕
模型发布
配置概要
任务类型图像生成
精调方式SFT
模型--
训练方法LoRA
参数配置0 项
数据集--
验证集--
费用预估计费说明
预估消耗--
费用--
💡 LoRA 预估需 24GB 显存（1×A100），约 30~60 分钟