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AI Toolkit 训练 Krea 2 Turbo LoRA

用 AI Toolkit 训练 Krea 2 Turbo LoRA:蒸馏与训练适配器原理、配置基线速查、rank 32 与内存控制、数据集与标注、简短训练检查点流程、8 步采样验证与故障诊断

07 · Krea 2 Turbo LoRA:8 步与 guidance 1 采样验证

AI Toolkit 训练 Krea 2 Turbo LoRA 更新于 2026-10-10 16:46:01

这套验证设置(8 步、guidance 1、FlowMatch)是 Krea 2 Turbo LoRA 训练的组成部分,而不是装点门面的预览选项。只在部署设置下能正常工作的检查点,才算真正就绪。

验证设置(最佳实践)

字段 值
Sample Steps 8
Guidance Scale 1
Sampler FlowMatch
Sample Every 250 步
评估分辨率 1024 × 1024

官方独立的 Krea 2 Turbo 示例可能会显示 guidance 0。对于 AI Toolkit 的这套训练器架构,把暴露出来的预览默认值保持为 1;两者都属于低 guidance 的 Turbo 配方范畴。

为什么不能照搬 Raw 的预览配方

不要把 Raw 模型的预览配方照搬到这个任务里。guidance 约 4、25–30 步评估的是另一种工作区间:

  • Raw 是常规去噪轨迹,多步数+高 guidance 是它的正常配置
  • Turbo 是蒸馏后的学生模型,额外的去噪步数和更强的 guidance 会过度引导已学到的轨迹
  • 后果:夸大对比和瑕疵、掩盖早期的 Turbo 漂移

在 25 步下"看起来好"的检查点,在 8 步下可能已经悄悄退化了。

判断标准:只有部署设置下正常才算就绪

核心原则:一个检查点只有当它在部署设置下能正常工作时,才算是就绪的。

  • 如果它需要高 guidance 或很多步数才能变得连贯 → 先检查适配器路径,然后退回到更早的检查点
  • 8 步预览退化 + 25 步预览好看 = 蒸馏行为已被破坏的信号(02 篇)

采样提示词设计

使用一组固定的提示词,覆盖:

提示词类型 目的
已训练的主体/风格 确认目标学到
换场景/换属性的灵活性 确认不是复读训练图
不带 trigger token 的提示词 确认无泄漏(用了 trigger 时)

保持 Walk Seed ON(跨 seed 测试泛化是 Krea 2 Turbo 的默认行为)。

验证流程

  1. 固定 8 步、guidance 1、FlowMatch、1024×1024
  2. 每 250 步保存时同步采样
  3. 逐个检查点用三条提示词验证
  4. 只在 8 步下也正常工作的检查点进入候选
  5. 在候选中选最早干净的那个

下一步

→ 08 · 常见故障快速诊断 把 8 步样本当作健康检查

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