Character LoRA
Orchestra la pipeline end-to-end per addestrare un LoRA di personaggio con identità consistente su una GPU locale
Richiede configurazione
Cosa fa
Guida la pipeline multistadio per la costruzione di un LoRA di personaggio originale con identità consistente: definisce l'identità, genera un dataset multi-angolo coerente per viso/corpo (delegando la generazione di immagini a gpt-image-gen), lo didascalizza per base, esegue compiti specifici per base e addestra su una GPU locale. Blocca ogni passaggio costoso o irreversibile sull'approvazione dell'utente e si rifiuta di improvvisare le impostazioni di addestramento a memoria.
Rapporto di test
Compito: pianificare un LoRA di personaggio per un personaggio anime originale su Pony V6 (formato didascalia, dim/alpha e l'errore principale da evitare). Non sono riuscito a eseguire la pipeline che orchestra: richiede una GPU locale, lo stack di immagini codex/gpt-image-gen e un trainer kohya/ai-toolkit, nessuno disponibile qui, quindi il risultato principale (un LoRA addestrato) non è misurato. Sulla parte di pianificazione che ho potuto testare, la guida della skill è specifica e corretta laddove una baseline a memoria rimane generica: attivare come primo token non-dizionario con keep_tokens=1, alpha mai superiore a dim, nessun tag di qualità/punteggio nelle didascalie di addestramento, il LoRA bloccato alla sua architettura di base e la scelta del miglior checkpoint piuttosto che dell'ultimo. Si installa correttamente e onestamente contrassegna le impostazioni non verificate come 'proposed', ma senza la pipeline GPU questo è solo consultivo, quindi "setup" piuttosto che "pass".
Testato il: 2026-07-17 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installazione
git clone https://github.com/KerberosClaw/kc_ai_skills mkdir -p ~/.claude/skills cd kc_ai_skills && cp -r character-lora ~/.claude/skills/character-lora
Comandi e prompt di esempio
/character-loraOrchestra la pipeline end-to-end per addestrare un LoRA di personaggio con identità consistente su una GPU locale
Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):
Plan a character LoRA training pipeline for our character on Pony V6What caption format and alpha or dim should I use for a character LoRAHelp me build a multi-angle dataset for training a new character's LoRA