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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。
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：
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：
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。