边看边学
教程视频
几分钟上手，从安装到出第一张 LoRA。
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训练、打标、画布编排、AI 助手、多平台发布，一条龙在本地完成。你的 LoRA，是自己可拥有的资产，不上传、不订阅、不依赖云端。
我们把"训练真正能用"这件最难的事，做成了开箱即用的闭环。
双引擎任选：原生引擎（musubi / sd-scripts / ltx2 / acestep）与 异火 · AI-Toolkit，覆盖 Flux、Qwen-Image、Z-Image、SD1.5/SDXL、Wan、混元、LTX、Krea、MiniMax-H3 等 13 大模型系列。自动打标、自动配参、断点续训、实时监控与结果卡片，新手也能跑出能用的 LoRA。
▶ 看视频教程 LORA训练天使正式发布 · 5:41选好工作流会自动识别所需插件，缺失的直接一键安装（自动 git 克隆，可选自动装依赖）。模式管理让常用插件常驻不被误关，换工作流不再互相打架。
▶ 看视频教程 打标升级 · 多 ComfyUI 管理 · 6:20本地 GGUF 视觉模型反推与打标，图片、视频都能处理，可一键扩写，不消耗任何在线额度。统一走 llama-server：设置里可自助安装本地引擎（约 500MB，也支持复用你已有的 llama.cpp），没装时自动回落到在线 API 兜底；视频还能开「听觉转写」把台词转成标签。
节点式画布编排 AI 流水线：灵感 → 脚本 → 参考图 → 分镜 → 成片，一条链路在画布上拖出来。内置工作流模板按分类可选，接上 ComfyUI 即真出图；视频节点可选 MiniMax H3 云端生成。
内置 DeepSeek Harness，本地运行的 AI 搭档：对话、写文案、写代码都在你自己的机器上跑。首次使用一键安装（也可走官方命令行或指定本地目录），数据不出本机。
▶ 看视频教程 DeepSeek-Harness v0.1.5-rc.2 · 6:33做好的视频一键发到抖音、B站、小红书、快手、视频号、YouTube。基于 social-auto-upload 精简集成，保留登录态即可上传；可选半自动模式，脚本停在「发布」按钮前由你最后确认。
▶ 看视频教程 多平台发布实操演示 · 7:50几分钟上手，从安装到出第一张 LoRA。
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顾客最常问的几件事，先在这里说清楚。
MiniMax-H3 是 33B 视频+音频模型，需要单独的 AI-Toolkit 环境包。请把环境包解压到软件目录下的 resources/env/，再在训练页确认引擎选的是「AI-Toolkit」。环境未就绪时该选项会灰显并提示原因，不是软件坏了。
H3 现有两条路线均已验证可跑通：musubi 原生分支（默认，与社区主流方案同源）与 AI-Toolkit 原生扩展，共用同一份 Comfy-Org 重打包权重，不用重复下载。权重 int8 约 60GB 起，可在 int8 / BF16 剪枝 / BF16 全量三档间按显存自选，建议 ≥24GB 显存。
不同底模门槛不同：SD1.5 ≥6GB、SDXL ≥8GB、FLUX ≥12GB、视频/音频模型（含 H3）≥24GB。显存吃紧时，软件会自动走 INT8 量化、低显存逐层卸载等护栏；H3 还提供「低显存逐层卸载训练」开关，把模型分块搬到内存，24GB 小卡也能跑。
这是「保存间隔」的设定：默认每训练一轮（epoch）保存一次。比如轮数 2、间隔 1，会产出 3.safetensors 和 6.safetensors 两个文件（数字代表累计步数）。如果想每个轮次都留档，保持间隔=1 即可；想少存几份就调大间隔。最终可用的是最后那个。
打标基于本地 GGUF 多模态模型（Qwen3-VL / Qwen3.5-VL / MiniCPM-V 等，支持任意 GGUF 视觉模型），完全离线。视频同样支持：会自动抽帧打标；开启「听觉打标」后还能把视频里的语音/台词转写成文字并入标签（环境声不描述）。转写依赖本地 faster-whisper，显卡或 CPU 均可。
不会上传。训练、打标、反推全部在本地完成，数据不出本机。仅首次激活和下载模型权重时需要联网；之后断网也能正常使用。
训练监控页会实时滚动日志，并在完成时给出「结果卡片」（LoRA 路径、采样图）。点顶部「ComfyUI 测图」可把 LoRA 与触发词一键注入 ComfyUI 工作流，在你自己启动的 ComfyUI 里出图。
默认参数已经过调优，新手直接跑即可出好效果。差分输出保留（防过拟合）等高级项仅在使用 AI-Toolkit 引擎时显示；原生引擎不暴露这些旋钮，避免选了却不生效。
不会。软件内置环境快照与还原：可以把 Python 环境、插件状态、依赖版本冻结成一份快照，装错插件随时一键还原。安装或更新中途中断也会自动自愈，训练数据与模型始终安全归位，不需要你手动抢救。