aria2c -x 4 -s 4 -c -d "/workspace/models/checkpoints" -o "DasiwaIllustriousXL_sweetpoison.safetensors" "https://cnb.cool/blueskyfff/ComfyUI_Cloud/-/lfs/6bb9f65380cd489ca478a96c4e67009e8ed0dcec0137e2f2453a99e51b327d9a?name=DasiwaIllustriousXL_sweetpoison.safetensors"
aria2c -x 4 -s 4 -c -d "/workspace/models/checkpoints" -o "waiIllustriousSDXL_v160.safetensors" "https://cnb.cool/ai-models/QWQ114514123/WAI-illustrious-SDXL-v16/-/lfs/a5f58eb1c33616c4f06bca55af39876a7b817913cd829caa8acb111b770c85cc?name=waiIllustriousSDXL_v160.safetensors"
- Fork 本仓库
- 点击丹炉启动！
- 构建完成后会自动打开 vscode 界面自动运行 ai-toolkit 启动脚本（如未自动运行，可手动执行 ./start.sh 启动）
- ai-toolkit 启动完成后，默认会进行端口转发，点击终端 TERMINAL 右边的 PORT，可以看到 8675 端口的转发，点击 Forwarded Address 列的第二个图标（圆形网络图标）即可打开训练器页面。
在 ai-toolkit 界面中点击 New Job，在 Model Architecture 中选择 Z-Image，在下方弹出的选项中输入以下路径：
- Name or Path：/workspace/Z-Image
/workspace/ai-toolkit/datasets
每个训练集一个子目录，例如训练 lora1，则创建 /workspace/ai-toolkit/datasets/lora1 文件夹后自行将图片和标签 txt 文件拖拽上传。
自行探索
参数设置完成后，点击右上角 Create Job 即可创建训练任务，在训练任务详情页点击右上角 ▶️ 图标启动训练任务！
About
35/F,Tencent Building,Kejizhongyi Avenue,Nanshan District,Shenzhen
