Fizgig 5.2：组合两种Minimax训练方法，效果优于单独使用
2026.09.03 · 产品 · 版本更新 · 本人发布
Fizgig 5.2 默认组合两种 LoRA 训练方法，提升 H3 模型相似度与质量。
Fizgig 5.2 将两种训练 H3 LoRA 的方法结合：Fizgig 的 Optimised Likeness Learning 和 Ostris 的 AI-Toolkit 训练适配器。在 5 个数据集上各跑 45 轮，组合方法比单独使用任一方法更快达到相似度，且最终效果更好，现已成为默认配置。
- 组合两种训练方法，效果优于单独使用
- 默认启用适配器，预览时关闭，不存入 LoRA
- 新增 Context LoRA，可叠加现有 H3 LoRA
- 视频片段在 LoRA 运行中也支持 likeness 模式
- 更新脚本自动获取去蒸馏 LoRA
为什么值得看
组合训练方法显著提升模型相似度与质量，是 LoRA 训练的重要进展。
适合谁关注
使用 Fizgig 或 AI-Toolkit 训练 H3 LoRA 的 AI 创作者。