从失败到优化：一份为小数据集定制的wan2.2视频LoRA训练指南

系统梳理LoRA模型在小数据集场景下的高效训练方法,涵盖从实验设计(DOE)、变量筛选、成本控制到超参数优化的实证流程,结合实际案例总结参数选择、训练策略与泛化能力提升的关键经验,为LoRA训练提供可复用的实战范式。

摘要: 本文详细记录了笔者为小规模视频数据集(14个短片)训练 wan2.2 角色 LoRA 的完整探索历程。文章从最初因盲从网络教程而导致的失败出发,分享了如何通过系统性实验,逐步优化训练策略。内容涵盖了从调整数据集、优化训练时长以控制成本,到对 Rank、Learning Rate...