Z-Image Lora整合包训练lora教程：手把手带你使用ai-toolkit训练第一个LoRA模型

Z-Image Lora整合包训练lora教程：手把手带你训练第一个LoRA模型

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前段时间，我在折腾 Z-Image Turbo 的本地训练环境，结果被各种路径问题折磨到怀疑人生。作为程序员，我深知很多读者跟我一样，不想看一堆理论，只想赶紧跑起来。

上一篇文章我们已经讲过如何下载 & 启动 Z-Image LoRA 训练整合包的 Web 界面。 今天，我就以 实际操作 的方式，继续带你训练属于自己的第一个 LoRA。

这里使用的是z-image lora训练的整合包，解压打开即可运行。 下载地址：https://pan.quark.cn/s/d889b2d7c3d0 下载解压即可使用。

一、启动 Z-Image LoRA Web 训练界面

在这里插入图片描述

你把整合包解压后，会看到一个 启动.bat。

双击它，等终端窗口跑起来之后，我们直接在浏览器打开：

http://localhost:8675/

进入以后，左侧就是整个训练系统的功能菜单。

二、创建你的第一个 Dataset（训练集）

LoRA 训练最核心的东西就是训练图像，因此第一步一定是：创建数据集。

操作步骤非常简单：

1. 左侧菜单点击 Datasets
2. 进入列表页后，右上角点击 New Dataset

在这里插入图片描述

1. 弹出框里输入数据集目录名（中文英文都行，我习惯英文）
2. 点击 Create

在这里插入图片描述

创建成功后会自动进入你新建的目录。

然后我们继续上传训练图片：

• 右上角点击 Add images

在这里插入图片描述

• 把你准备好的训练图上传上来 （比如角色肖像、服装、风格图、产品照片等）

此时数据集就算准备完毕了。

在这里插入图片描述

三、创建训练任务（Job）

准备好图片后，下一步就是创建训练任务，也就是 LoRA 的具体配置。

在左侧菜单点击 New Job，进入训练配置页面。

接下来重点来了，我帮你把关键配置一个个说明。

在这里插入图片描述

1. Job 卡片（任务基础信息）

Training Name 这是任务名称，随便写，比如：my-first-lora

2. Model 卡片（模型路径配置）

这里分两个关键部分：

① Model Architecture → 选择 “Z-Image Turbo”

这一项一定要选对，否则训练会失败。

② Name or Path（模型目录路径）

这里输入 Z-Image Turbo 主模型 的路径，例如：

E:\Download\z-image\Z-Image-Turbo

注意：这是“模型目录”路径，不是具体文件。

在这里插入图片描述

③ Training Adapter Path（训练器模型路径）

这里要填入：

zimage_turbo_training_adapter_v1.safetensors

也就是训练适配器 文件路径。

路径格式示例：

E:\Download\z-image\zimage_turbo_training_adapter\zimage_turbo_training_adapter_v1.safetensors

⚠️ 注意：

• 这里不是填目录，必须是完整文件路径
• Windows 可以右键 → “复制文件地址”，然后把两侧引号删掉即可

3. Datasets 卡片（绑定训练集）

在 Dataset 1 这里选择你刚刚创建的数据集即可。

四、创建并启动训练任务

配置完成后：

• 右上角点击绿色按钮 Create Job
• 然后页面右上角会出现一个三角形播放按钮
• 点它 → 任务开始运行

如果你看到 status 显示running 并且看到绿色的状态：

在这里插入图片描述

恭喜你，你的第一个 Z-Image LoRA 已经开始正式训练！

五、结语

写到这里，我们已经从 导入数据集 → 配置模型 → 创建任务 → 正式训练 全流程走通了一遍。 你现在已经具备完全独立训练 LoRA 的能力。

下一篇，我会讲：

• 如何查看训练日志？
• 如何判断训练是否成功？
• 如何导出训练好的 LoRA？
• 如何在绘图工具里加载生成？

如果你有训练报错、路径问题、显存不足、图像不收敛等问题，也可以继续问我，我会逐个帮你分析。