소비자용 GPU를 위한 무료 올인원 LoRA 트레이너 (Windows + Linux): Qwen-Image 2.1, FLUX.2 Klein

안녕하세요! 저는 AcademiaSD LoRAlab Trainer Studio에 대해 작업해 왔습니다. 하나의 설치 프로그램과 하나의 런처로 구성되어 있으며, 동일한 웹 인터페이스를 공유하는 9개의 트레이너가 포함되어 있습니다. 모든 모델은 4-bit NF4로 로드되며, 텍스트 인코더와 VAE는 사전 캐시(pre-cache) 단계에서 한 번만 실행되고 전체 GPU 자원은 학습에 사용됩니다.

플랫폼: Windows용 (원클릭 .bat 설치 프로그램)으로 제작되었으며, Linux 지원이 추가되었습니다 (.sh 스크립트, docs/Linux.md 참조). NVIDIA GPU, RTX 20xx / GTX 16xx 이상에서 사용 가능합니다.
GitHub: https://github.com/AcademiaSD/AcademiaSD_LoRAlab-TrainerStudio

학습 가능한 모델 목록

MiniMax-H3: 비디오 + 오디오, 그리고 RefMods

MiniMax-H3은 비디오와 오디오를 함께 생성하는 33B 모델입니다. 공식 체크포인트는 약 500GB이며, 트레이너는 41GB NF4 버전을 사용하여 블록 스왑(block swap)으로 8GB의 VRAM에 적합합니다.

• 데이터셋은 이미지, 비디오 클립, 오디오 또는 혼합된 형태로 구성할 수 있습니다. 이미지는 외모를 가르치고; 클립은 사물이 시간이 지남에 따라 어떻게 움직이고 변화하는지를 가르칩니다.
• 버튼 하나만으로 클립을 준비하며 (24 fps, 유효 프레임 수), 잘라내지 않습니다.
• RefMods: 몇 개의 참조 이미지, 비디오 클립 또는 오디오가 포함된 클립을 파일로 인코딩하여 ComfyUI의 MiniMaxH3ReferenceToVideo 노드에서 네이티브 참조로 사용합니다.

훈련 불필요: 시간 대신 초 단위로.

공유 기능

• 데이터셋 관리자 내 자동 캡셔너 (Qwen3-VL): 모델별 프롬프트 지원 (자연어, Danbooru 태그 또는 Ideogram용 바운딩 박스가 포함된 JSON).
• 고정 또는 무작위 프롬프트를 사용한 실시간 미리보기 기능.
• 정확 단계 재개(Exact-step resume) 및 실시간 변경 가능한 설정.
• ComfyUI / Forge LoRA 폴더로의 원클릭 내보내기.
• 프리셋은 선택한 모델만 다운로드합니다.
• SDXL을 NF4로 훈련할 경우 약 3.5 GB의 VRAM으로 충분하며 (768² 미리보기 포함), 따라서 4 GB 노트북에서도 SDXL / Pony / Illustrious LoRA를 훈련할 수 있습니다.

참고 사항

많은 모델이 거의 동시에 추가되었고 Linux 지원은 완전히 새로운 기능이라 버그가 있거나 기본 훈련 및 미리보기 설정이 최적이지 않을 수 있습니다. 미리보기는 훈련 과정과 유사성을 확인하기 위한 것이므로, LoRA 강도를 조정하여 ComfyUI에서 최종 품질을 판단해 주십시오. 문제가 발견되거나 더 좋은 결과를 주는 설정을 찾으시면 GitHub Issues에 공유해 주시기 바랍니다. 감사합니다!
제출자: /u/AcademiaSD
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