微调概述
1. 什么是模型微调
模型微调（Fine-tuning）是指在平台基础模型的基础上，利用一组高度一致的数据进行定向优化，以快速定制一个更贴合特定业务场景的大模型。其核心优势在于：仅需少量样本（如 100 条双人拥抱的视频）和较低成本，即可在目标场景中显著提升生成的成功率。
微调可有效解决通用大模型在特定任务中成功率低、生成效果不稳定的问题，是应对明确场景需求的高效训练方式。
2. 何时使用微调？
目前，微调主要的应用方式是提升抽卡的成功率。微调适合用来“提升模型在具体任务上生成的成功率”，而非“改造模型的整体能力边界”。
典型的可应用的场景，包括但不限于：
- 变身类：如变身为狼人等
- 变形类：如物体膨胀、碎裂等视觉特效
- 风格改变类：比如将物体改造成 Jellycat 风、粘土风等
- 动作交互类：包括拥抱、转身、求婚等互动行为
目前，由于我们的微调机制所限，针对以下目的的微调效果无法保证，请谨慎尝试：
- 锁定具体人物：微调无法让模型记住某个人物的外貌或身份
- 泛化任务提升：微调适用于“定点强化”，并不适用于大范围泛化效果的提升。例如，“提升整体真实感”并不适合作为微调目标
3. 微调使用权限
目前，微调功能处于内测阶段。如需体验，请通过邮箱 platform@vidu.cn 联系我们申请权限。