PhotoDoodle支持用户训练个性化模型，以下是完整的自定义训练流程：
1. 数据准备阶段
- 创建JSON格式的数据集文件（如
dataset.jsonl) - 每组数据包含三个要素：原始图片路径、修改后图片路径、修改描述
- 示例格式：
{"source":"a.jpg", "target":"b.jpg", "caption":"添加星空背景"} - 建议至少准备5-10组风格一致的样例
2. 模型训练命令
- 基础训练指令：
python train.py --data dataset.jsonl --model OmniEditor --output_dir trained_model/ - 关键参数说明：
--data：指定训练数据集--model：选择基础模型架构--output_dir：模型保存路径
- 推荐在GPU环境下训练（显存建议8G以上）
3. 效果验证与优化
- 使用验证集测试模型效果
- 可通过增加数据量、调整学习率等超参数优化效果
- 训练完成的模型可直接用于推理任务
这种少样本学习方式特别适合企业统一视觉风格、个人艺术家特色表现等场景。训练过程中如果出现过拟合，可以尝试数据增强或减少训练轮次。
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何训练自定义风格的PhotoDoodle模型？
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