测试版构建 — 2026年10月6日更新内容

每一张图,
都是同一个样子。

在一款安静的Mac应用里整理图片、训练LoRA、对比结果,还有检查帮你找出让图片走样的问题。参考图工作流计划中。

If you can take a photo, you can train an AI. How to shoot your photos

Mac上的LoRA工作台 · 测试版即将推出 · 2026年10月6日构建 · 测试期间免费 · 适用于Apple silicon Mac · 系统要求随首个构建确认 · Intel Mac尚未测试

FIG 0.1用HTML按应用自身设计重建的Skye Desk窗口:导入、数据集体检、字幕、训练、对比。悬停暂停,点击逐步查看。 抽象缩略图。

适合谁

同一个主体,始终如一。 适合需要它出现在每张图里的团队和创作者。

训练一个LoRA,用于你的 产品、角色、风格或任何东西.

凡是能放进数据集的都能训练——角色、人物、产品、服装、风格、特效、材质、空间、包装、食物、动物、建筑。本站展示的类型只是示例。训练真人需要本人同意。

亮点

Skye Desk能做什么。 也包括接下来要推出的。

悬停或轻点卡片播放演示。

01 整理

像Finder一样好用的数据集。

拖入图片,按空格预览,按Return重命名。问题会在进入训练前被标出。

FIG 1.1拖入图片,数据集体检标出问题,批量重命名预览新名字。悬停暂停,点击逐步查看。

手动把文件复制到正确的文件夹,既慢又容易出错。

把文件拖到数据集页面,Skye Desk会把它们复制到项目中。

阅读指南:如何导入图片?

02 字幕

字幕写得快,也写得统一。

看出哪些词占主导,一次修改所有字幕中的某个词并可一键撤销,让触发词拼写始终一致。

FIG 2.1查找替换后标签分布重新排序;一次撤销即可恢复。

如果大多数图片背景相同,AI也会把背景学进去。

打开数据集概览,查看每个标签出现在多少比例的图片中;点击标签即可查看这些图片。

阅读指南:各类型的字幕技巧

03 训练

两种方式,达到一致。

现在就能训练LoRA,有预设、开训前检查和花费上限。改用参考图的方式计划中。

FIG 3.1简单模式自动填好设置并说明每项理由;花费条在达到上限时停止GPU(模拟)。

每个训练工具都要求自己的文件结构。

把图片和字幕导出为一个ZIP,供AI Toolkit或OneTrainer使用。

阅读指南:如何导出训练ZIP?

04 对比

选出好用的版本。

在不知道哪个是哪个的情况下对比样图,对比不同训练,并保留藏在图片里的设置。

FIG 4.1在不知道步数的情况下选A或B,再把胜出者设为最终LoRA。

知道哪个版本是哪个,会左右你的选择。

在看不到训练步数的情况下,从每组中选出更好的一张,然后查看排名。目前使用演示样本。

阅读指南:如何对比检查点?

为自己训练模型的人而做。 三个承诺。

现已可用,附指南

每个功能都有指南。 从这些开始。

所有功能及其状态

看看LoRA能学会什么。 十种类型,附训练照片和结果。

查看作品示例

Questions people ask first. Short answers.

免费吗?

是的。Skye Desk在公开测试版期间免费。GPU时长由你直接付给租用的服务商,比如RunPod;Skye Desk不抽取任何费用。如果测试版之后有所变化,会提前告知测试用户。

需要多少张图片?

通常是同一主体的15到30张优质、多样的图片。并非越多越好:近似重复和模糊的照片会让LoRA变差。Skye Desk现在会标出缺失的字幕,下一个测试版将加入数据集体检,检查重复、过小和比例异常的图片。

为什么要训练LoRA,而不是用参考图?

两种都是保持主体一致的好方法。如果只要一两张图,把参考图交给ChatGPT或Gemini这类工具又快又好用。当你需要几十上百张保留相同细节的图片——logo、图案、雕刻、角色特征——或者希望图片留在自己的电脑上、不想按张付费、不想被在线服务拒绝请求时,LoRA更可靠。Skye Desk现在可以帮你训练LoRA;用于参考图工作的参考图工作台(Reference Kit),以及在你自己的主体上对比两种方式的功能,都在计划中。

Skye Desk适合内容创作者吗?

适合,如果你需要同一个角色或人设在很多帖子中保持一致。现在你可以准备数据集,为LoRA训练做好准备。创作者模式——围绕角色及其系列帖子打造的更简单的工作区——计划中,尚未加入应用。训练真人需要本人同意。

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公开测试版期间免费。 获取首个构建。

Mac版开放下载时,我们只会给你发一封邮件。Skye Desk在公开测试版期间免费。

公开测试版 · 2026年10月6日构建 · 适用于Apple silicon Mac · 系统要求随首个构建确认 · Intel Mac尚未测试

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