12小时测试后，Fizgig把H3-Image角色LoRA的相似度往前推了一步

Fizgig 更新到 9.7.0，主角是 MiniMax H3 Image 的角色 LoRA 训练。作者 shootthesound 在 r/StableDiffusion 发帖，标题写的是 12 小时测试和调整，调完后 H3-Image 在他测试的角色 LoRA 相似度上拿到了目前最好的结果。

Fizgig 是一个开源 LoRA 训练工具。这次更新针对 H3 Image 的 Standard 预设。作者用最难的一组数据测试：头像少，多数是中景和远景。结果是最佳预览在 45 张本人照片里，只有两张比它更接近本人。另外两组数据也有同样好的结果，其中一组更难。这个结果有具体对照。

改了什么

第一，重调 H3 Image Standard 预设。新的 Likeness 优化调度会改变训练过程中关注的噪声水平。配合 Automagic v4 和 0.25 MP、30 epochs。作者说，在他试过的调度里，这套让脸型最早显现，相似度最高，同时保住了模型性能。Automagic v4 也做了调整，避开之前 steering 过高时的已知问题。

第二，相似度评分从 ArcFace 换成 AdaFace ViT。作者按 epoch 逐个打分，把 ArcFace 和两个 AdaFace 模型并排比较。AdaFace ViT 每次选出的最佳 epoch 都和他肉眼判断一致，ArcFace 经常不一致。评分模型换掉后，图表上的最佳点更可信。

第三，图表加了 Your photos 区间。Fizgig 会把训练用的本人照片也拿去和同一组参考照片打分，在图上显示为一个带状范围。没有照片对同一人的另一张能到 100%，所以这条带表示在这组数据里“和真实照片一样好”大概落在哪。预览图进入这个区间，就是目标。

怎么用

选 MiniMax H3 Image Standard 预设，分辨率 0.25 MP，按默认设置训练。调度参数在 Advanced 里，想实验再动。作者说这些数字是很多轮跑出来的，先按默认来。MP 可以往上推，但早期测试从 0.25 起步更快，显存占用也更低。

帖子还纠正了一件事：前些天他把 H3 Image 预设升到 0.5 MP，以为模型更吃这个分辨率。实际没有。限制相似度的是调度和优化器，所以预设回到 0.25 MP。速度更快，显存更少。

跟帖里，有网友说 Fizgig 里的 MOSS LoRA 训练已经能把相似度做得很近，H3-Image 再推一步是好事。也有人提到自己没能像一些更成功的 krea2 尝试那么近，在问哪里做错了。作者在跟帖补了一张图：

关于 LoRA 和 reference 的选择，网友 Feroc 问 LoRA 是否比 reference 好很多。作者回答：想要通用性，LoRA 好得多，用的资源还少；想对接近源照片的结果做微调，reference 很有用；两者组合效果很好，会推动 LoRA。这个回答把用途分开了，没有把两者说成互相替代。

训练轮数也有具体建议。网友 tricck3zz 问 30 张数据、30 epochs 够不够。作者说，如果训练角色，30 可能够，前提是预处理工具或手动做出的头像裁剪占 25% 到 30% 左右。最佳比例是 35% 到 40%，其余镜头要更宽，避免模型偏向紧镜头。如果不够，训练结束后在 Runs 标签点 continue，输入想再加多少 epochs。

还有人问 MOSS 和 H3 的速度。作者说 MOSS 现在训练极快，但在他自己的系统上，H3 Image 生成比 MOSS 快。另有网友提出队列功能请求，希望把 caption 任务和训练任务混排，比如先给文件夹 A 重新打标，再训练 A，再处理 B，再训练 B，全部排队后去睡觉。这个请求在跟帖里得到附和。帖子里没有给出实现时间。

有网友问 MOSS 角色 LoRA 是否比 Krea 2 相似度更好，以及 MOSS 整体是否比 Krea 2 更适合写实照片。这个帖子下没有回答。还有人在 AI Toolkit 里用默认设置做 H3 Image LoRA，反馈效果不错。

链接：

• Fizgig on GitHub
• 9.7.0 release notes
• MiniMax H3 Image guide

已经装过 Fizgig 的，跑一下更新器即可。