配置模板¶

LoraHub 自带几份 YAML 模板，放在 configs/（旧的 configs/builtin/ 子目录已提到顶层）。Web UI 的配置向导通过 GET /api/configs/templates 读它们，每份模板渲一张卡片，用户只填 placeholder 就能保存为 configs/<name>.yaml。

目录¶

模板	架构	Network	备注
`sdxl_character_8gb`	SDXL	LoRA, rank 32 / alpha 16	8 GB 显存友好，1024 px，10 epoch，只训 UNet。
`anima_style_24gb`	Anima（dp）	LoRA, rank 16 / alpha 8	24 GB / 4090 上的风格 LoRA；200 步一次 checkpoint；开 live preview。
`anima_character_24gb`	Anima（dp）	LoRA, rank 32 / alpha 16	24 GB / 4090 上的角色 LoRA；200 步一次 checkpoint。

Anima 配置是 diffusion-pipe 路径的标准范例——把 transformer + Qwen-Image VAE + Qwen3-0.6B 文本编码器接好，并打开 LoraHub 的 live preview worker。

默认 sample prompt 集¶

configs/sample_prompts/anima_default.txt 与两份 Anima 配置一同发布——8 条 prompt 涵盖 portrait / cowboy shot / full body / group / scene / wide landscape，内嵌 @Kiko.L trigger。直接改文件即可，live preview worker 在下一个 checkpoint 时重读。

Placeholder 格式¶

每份模板 YAML 可带两段顶层元信息（schema 校验 TrainingConfig 前会剥掉）：

_template — UI 卡片元信息（name、description、arch）。
_placeholders — 用户实例化时必须填的字段列表，每项含 key、label、path_field、placeholder。

示例：

_placeholders:
  - key: name
    label: Config / output name
    path_field: output.name
    placeholder: my_character_v1
  - key: checkpoint
    label: SDXL base model checkpoint
    path_field: baseModel.checkpoint
    placeholder: C:\models\sdxl_base.safetensors
  - key: dataset
    label: Dataset directory
    path_field: dataset.source
    placeholder: ./datasets/my_character

向导每个 placeholder 渲一个表单字段，提交后 POST /api/configs/templates/{template_id}/instantiate 把值深度合并进模板，校验后写到 configs/<name>.yaml。

加新模板¶

把 YAML 丢进 configs/。
加 _template 段（否则用文件 stem 作 name）。
_placeholders 列出每个必填路径或标签。
重启 API 服务。损坏模板会被记日志后跳过——单文件出错不影响目录加载。

CLI 短路径¶

lorahub init <name> 从磁盘复制其中一份模板：

lorahub init my_character                          # 默认：sdxl_character_8gb
lorahub init my_style --template anima_style_24gb  # 选 configs/anima_style_24gb.yaml
lorahub init my_character --auto `
    --checkpoint C:\models\sdxl_base.safetensors `
    --dataset    .\datasets\my_character           # 按检测到的显存调参