配置方法：在系统设置中填写本地Ollama服务的API地址和模型名称。核心价值：当用户只有模糊创意（如"写实美女"）时，自动生成完整提示词。应用示例：可将反推结果直接粘贴到ComfyUI等工具中复现相似图像。输出规格：生成500-800字包含摄影术语、艺术风格的详细描述。示例输出：包含"伦勃朗光效"、"大光圈虚化"等专业表达。预装模型：包含Qwen3.5-9B等开箱即用模型。适用场景：需要最新模型

存储路径：默认保存在C盘，建议修改到其他分区（如H:\Ollama）避免占用系统盘空间。下载命令：在命令行执行ollama run qwen3.5会自动下载千问3.5模型。千问3.5模型特点：开源多模态模型，支持视觉、工具、思考等功能。可在本地调用任意开源模型，然后进行对话、生图生视频的打标。点击new chat，选择千问3.5，即可进行对话。安装过程：双击下载的安装文件，按引导完成安装。可保留原

基于wan2.2微调的模型，官方支持四种模式：V2V：通过指令驱动视频编辑，例如修改人物头发颜色RV2V：通过参考图引导视频编辑，例如替换视频中人物为参考图角色VV2V：将图片或视频插入原视频，例如替换人物服装为指定图片样式R2V：通过参考图生成视频，例如结合多张参考图生成口播带货视频我专门针对这个模型做了一个插件：Comfyui-Bernini，还原在ComfyUI里面实现Bernini的四种视

命名规则：控制组图片命名采用"数字_0.png"和"数字_1.png"的格式，如"1_0.png"和"1_1.png"为一组。LoRA加载：在工作流中添加"LoRA加载器"节点，选择训练好的电商换装LoRA模型。数据集选择：在训练配置中选择刚才创建的"电商换装_目标组"和"电商换装_控制组"目标组添加：第二组命名为"电商换装_目标组"，添加目标组图片及对应的标签文件。新建数据集：在LoRA训练大师

训练数据集为Anime Art，覆盖范围广，包含日常插画、不同构图及NSFW内容，包含六大段结构化描述：角色思考、总体描述、角色细节、物体描述、图像文本及背景。对二次元画面中的概念、动作、角色特征识别能力优于通用视觉模型。在反推功能中选择图片后，可使用ToriiGate-0.5模型。冷门角色可能混淆，但可通过在提示词中添加标签增强识别效果。点击开始反推后，模型按选定模式生成描述文本，专为二次元动漫

操作方式：在"过程采样"界面点击"添加采样"按钮，可添加任意数量的采样组，每组可独立配置采样提示词、图像尺寸（如1024×1024）和随机种子等参数。LoRA训练大师4.4.0版本新增支持在训练过程中添加多组采样参数，每组采样可以设置不同的提示词和种子参数。应用场景：该功能允许用户在训练过程中同时测试多组不同的采样效果，便于比较不同参数组合对模型输出的影响。参数检查：在开始训练前需点击"检查训练参

LTX2.3数字人系统提供高效的文生视频解决方案，通过LoRA模型训练实现角色形象与音色的同步一致。系统支持两步式训练流程：素材打标（需包含触发词）和自动训练，可生成720×1280分辨率视频。核心功能包括提示词驱动内容生成、动态采样优化及多场景适配，适用于短视频制作和直播带货。典型输出包含自定义动作、表情和语音内容。相比竞品，该系统具有端到端工作流集成优势，支持实时Loss曲线监控和低显存模式训

打标系统特性: 内置了一套超级好用的打标系统，支持多种标签风格。标签风格: 支持中英文标签，支持自动翻译，支持给图片打标，也支持给视频打标。3.1.0版本更新: 主要增加了千问的破限版的打标。

ACE-Step 从 5.0 升级至 1.5 XL 版本支持根据需求生成多种风格的音乐并可通过训练 LoRA 模型，精准复刻特定音乐风格与歌手音色本期视频将带你全面掌握：一、ACE-Step1.5 XL 工作流的使用与安装方法二、如何训练 LoRA 模型，实现音乐风格与歌手音色的复刻看完之后，你就能根据自己的创作需求，轻松生成专属风格的音乐。

本文介绍了一种利用LoRA模型训练技术精准复刻网络特效的高效方法。通过LoRA训练大师软件，用户可完成从素材准备到模型部署的全流程操作，包括统一打标、参数设置（分辨率768×512）、训练监控（采样频率10轮/500步）等关键步骤。该方法支持24G以下显存优化，输出.comfy格式模型可直接集成至ComfyUI工作流，实现特效视频的快速生成。完整教程视频可通过文末链接获取。