Fizgig 更新：MOSS LoRA 训练从 49 分钟压到 20 分钟，显存也砍了一半

Fizgig 的作者 shootthesound 在 r/StableDiffusion 发帖，说这个训练工具在 MOSS 上的提速很明显。

具体数字：RTX 5090 上训一个 MOSS-Image LoRA，batch 1，94 张图，Muon 优化器，70 epochs，原来要 49 分钟，现在大约 20 分钟。显存占用降了不少，出图 likeness 没变。其他模型也有提速，MOSS 最明显。批量训练现在完整支持。

改动主要来自两块。

PyTorch 升到 2.15。 开梯度检查点后显存省得更多，batch 1 下 Krea 2 从 22.9 GB 降到 14.9 GB，MOSS-Image 在 batch 3 下从 21.7 GB 降到 7.1 GB。

Muon 优化器变快了。 单步计算改成同时处理 LoRA 的多个矩阵，不再一个一个来，Muon 计算快了 12 倍，结果完全一致。作者说 batch 1 的主要提速就来自这里。有人问提速原因，他回答是 torch 升级加上重写了 muon 优化器里的数学。

作者补了一句：想拿到最大提速，用预设启动训练，新的优化器设置会自动带上。

评论区有人吐槽他标题里的 "has has"，作者自嘲早上语法掉线。还有人说自己刚花一整天训完 MOSS LoRA，更新就来了。一位用户提到自己从 AI Toolkit 换到 OneTrainer，又换到 Fizgig，理由是效率和开发节奏，说 Fizgig 快、活跃、更新勤。另一个人问 RTX 4050 6GB 加 16GB DDR5 能不能训角色，需不需要模型和文本编码器的完整 BF16 权重，会不会自动 offload 显存，帖子里没看到回答。

仓库在 GitHub：shootthesound/Fizgig。