训练
训练 AI 模特，不必熬一整周 ComfyUI
你不必跑 fal.ai 的 LoRA 任务才能得到能用的网红。fanv.ai 在产品内训练身份（Genome + 数据集）。这个页面解释这条路径和自己做适配器的差别——不是 Coursera 上的「机器学习模型训练」课。
训练你的角色产品内训练
- 01
写明身份
Genome 各层就是训练信号：在你为场景花积分之前，先约束「她」是什么意思。
- 02
落到参考上
生成或上传一组紧的照片。丢掉离群值。如果脸裂成两个人，就重新训练/重新生成。
- 03
验收
五个场景（健身房、咖啡厅、街头、室内、夜晚）。五个里有两个像妹妹，就收紧这组。
LoRA vs Genome（说实话）
LoRA
强、权重量可带走、自己可控。同时：挑选、触发词、版本腐烂。Fizzly 把这个产品化了。
Genome
给想要向导、不想听秩分解课的运营者更快。绑在 fanv.ai 的技术栈上。
你仍可能导出静帧
如果以后要训练外部 LoRA，干净的 fanv.ai 数据集比随机 Pinterest 脸好起步。
有意保留的歧义词
「AI 模型训练」也指 PyTorch。这个页面的文案明确是创作者角色训练，避免钓机器学习学生。
问题
我需要多少张图？+
从零开始：零张，Genome 就够起步。要锁得紧，把约 20–50 张有变化的静帧当成认真包——和 LoRA 指南建议的量级一样。