Fizgig v6.5：用自定义适配器训练 Qwen Image 2.1 LoRA

Fizgig v6.5.0 于 9 月 27 日发布，让 Qwen Image 2.1 成为工作室中可训练的基础模型（GitHub | 发布说明 | Qwen Image 2.1 指南）。Fizgig 此前已能为 Flux 2 Klein、Krea 2 和 MiniMax H3 训练 LoRA、LoKR 以及完整微调。本次发布将同一套工具带到了 Qwen 的图像模型上，而 Qwen Image 2.1 也是首个通过工作室全新驱动系统加入的模型。

Fizgig：面向 Flux 2 Klein 9B、Krea 2、MiniMax H3，如今还有 Qwen Image 2.1 的训练、微调、修复与探索工作台

Qwen Image 2.1 训练都包含什么

• LoRA 或 LoKR 训练，支持 Adaptive LR 或 Automagic、EMA、Context LoRA，以及暂停与恢复。
• 训练过程中的 turbo 预览，由 Viggle 的 6 步 turbo LoRA 驱动。Fizgig 默认以低于满强度的方式运行它，即 0.7 强度、10 步，因为在自身测试中发现这比 turbo 默认的 6 步满强度效果更好。
• 逐图像损失监控：问题图像检测、逐图像学习率、异常值预热，以及使用 Captions 标签页所用的同一个 Qwen3-VL 字幕器自动重新为卡住的图像生成字幕。
• 运行过程中的实时样本覆盖面板。
• 全部五个工作台工具：Repair Studio、LoRA the Explorer、Profiler、Extract 和 LoRA Royale。

保存的 LoRA、LoKR、Repair Studio 保存结果和 Extract 输出均通过 ComfyUI 的标准 LoRA 加载器加载。

Fizgig 自有的训练适配器

Qwen 2.1 的 LoRA 常常会崩塌成纹理，或在训练途中出现抖动，而更低的 loss 并不会提醒你这件事正在发生。Fizgig 的解决办法是一个训练适配器：一个小型 LoRA，在你训练时保持冻结并处于激活状态，在预览时被关闭，并且永远不会进入你保存的 LoRA 中，因此成果在原始模型上同样可用。它以比现有 Qwen 2.1 训练助手更高的分辨率训练而成，作者报告说，用它训练出的 LoRA 不仅避免了崩塌，成品也锐利得多。它在所有 Qwen 预设中都默认开启，同时也在 Hugging Face 上发布，供任何训练器使用。

三个预设，一个最佳平衡点

三个预设都在 0.5 MP 下以 adamw8bit、EMA 0.98 和训练适配器训练 30 个 epoch，并每个 epoch 都保存：

采用更快训练速度的理由是：Qwen 开箱即能渲染非常锐利的图像，而 LoRA 会把皮肤纹理这类精细细节拉向你的数据集，因此在偏柔的照片上长时间训练，等于用 Qwen 的锐度去换取它们的柔度。0.5 MP 即五十万像素，方形图像约为 704×704，Fizgig 在该像素量下按形状为每张图像分桶：4:5 为 624×784，2:3 为 576×848，9:16 为 528×928。保存的各个 epoch 在 LoRA Royale 中仍可逐一切换查看，所以如果靠后的某个 epoch 看起来更柔，更早的那个往往才是更好的选择。

显存最低 10 GB 也能跑

基础精度和块交换大小会根据你的空闲 VRAM 自动决定。Auto 在 24 GB 及以上选 bf16，12 至 16 GB 选 INT8，10 GB 时选 4-bit NF4，这也是 Qwen Image 2.1 的下限；空闲显存低于约 20 GB 时，文本编码器会量化到 8-bit，这个阈值正是下限的来源。在作者的测试中，限制到 12 GB 的 RTX 5090 使用 INT8 训练，峰值 9.9 GB（含预览）；限制到 10 GB 时使用 NF4 训练，峰值 7.3 GB。

驱动系统

Qwen Image 2.1 是首个通过 Fizgig 全新驱动系统加入的模型：一个模型只需描述一次，包括它的文件、LoRA 格式和置于标准接口之后的模型代码，训练、预览、下载、内存规划和全部五个工作台工具都基于这份描述工作。关于该系统的指南，以及添加更多模型的开放 pull request，预计将在下周公布。

如何获取

在 Preferences 标签页的 Qwen Image 2.1 区域点击 Download models for me，即可获取 DiT、VAE、文本编码器、训练适配器和 turbo LoRA（约 34 GB），如果你还没有 Qwen3-VL 字幕器也会一并获取，然后在 Training 标签页把基础模型选为 Qwen Image 2.1。Qwen Image 2.1 的编辑训练功能标注为即将推出。