摘要：对此，火山引擎推出炉米 Lumi 平台，为企业用户提供从图片生成到视频生成、从调试到交付的全流程服务；更独家支持基于字节跳动同款视觉大模型的 Lora 微调训练，满足开发者的各种视觉定制化需求。
Vibe Coding 时代，注意力变得更稀缺。视觉和审美，在创作、产品、营销等场景变得更加重要。
如何用大模型高效定制独特的视觉风格？通用模型可能难以精准匹配需求、开源模型效果参差不齐、冗长的部署流程拖累效率——这些都可能导致实际生成效果远低于预期。
对此，火山引擎推出炉米 Lumi 平台，为企业用户提供从图片生成到视频生成、从调试到交付的全流程服务；更独家支持基于字节跳动同款视觉大模型的 Lora 微调训练，满足开发者的各种视觉定制化需求。
目前，Lumi 已在抖音、剪映、飞书等30+字节核心业务线稳定运行，助力高效构建专业场景定制化 AIGC 生产能力。
炉米 Lumi 平台
从“通用”到“专属”，字节跳动同款视觉大模型首次开放训练
当前，字节跳动 Seedream 3.0、Seedance 1.0等视觉大模型首次通过炉米 Lumi 平台开放训练，企业无需对通用模型进行大规模重构，仅通过轻量化 Lora 精调模型即可实现深度改造，为企业量身打造“专属模型工具”，大大降低定制门槛和成本：
IP 角色定制：在一些角色及 IP 定制场景，如抖音 IP 形象 Doremi，通用基础模型对特定角色缺乏认知，出图容易偏离 IP 特征，Lora 作为一种知识补充，能让模型精准捕捉 IP 细节，灵活适配不同创作场景。
Seedream 3.0直出效果
Seedream 3.0+Lora训练
Seedream 3.0直出效果
Seedream 3.0+Lora训练
直播入场条设计：一些特定设计场景，通用基础模型较难响应设计规则细节，Lora 训练后可实现结构精准控制，同时还原材质特征，打造专业吸睛效果。
Seedream 3.0直出效果
Seedream 3.0+Lora训练
电商服饰纹路提取：通用模型在一些特定细分场景细节把控上存在理解偏差，Lora 定向训练可强化模型输出效果，清晰捕捉服饰的复杂纹路，提升打版精度。
输入图
Seededit 3.0直出效果
Seededit 3.0+Lora训练
复杂视频效果：一些复杂效果的表达上通用视频模型直出效果会存在随机性，借助 Lora 定向训练，可精准定义复杂多样的视频效果，让生成过程更可控、输出更稳定。
游戏场景与角色：无论是东方风场景中山石纹理、光影过渡，现代建筑的磨损细节，还是写实、奇幻角色的质感与角色一致性呈现，基于 Lora 训练均能精准驾驭，增强画面表现力。
单体与硬表面设计：Lora 作为设计知识补充可定义和强化模型输出效果，基于能精准把控材质质感，让细节清晰可辨，大幅提升设计精细度与真实感。
从单一功能满足到贴合各领域业务逻辑的定制化服务，Lora 技术真正嵌入企业生产流程，推动 AIGC 从“基础满足内容需求”，迈向“深度助力业务增长”的新阶段。
“全中文交互语意理解精准，彻底告别‘模型听不懂人话’的尴尬；大模型基底带来图像质量跃升，能覆盖70%+的2D 创作需求，Lumi 堪称当前 AI 美术 SOTA 基础模型的最优解。”
朝夕光年 Bluesea Studio AI 美术组长 赵子云
炉米 Lumi：一站式交付闭环，加速创意落地
Lora 微调技术为 AIGC 视觉模型定制化提供了核心解法，炉米 Lumi 作为一站式 AIGC 生产力平台，更围绕企业从创作启动到成果落地的全流程需求，构建起四大核心功能，将技术优势转化为实际业务助力：
开箱即用的创作资产：内置丰富优质的模型与工作流模板，无需从零搭建基础架构，大幅降低启动成本，让企业快速开启 AIGC 创作；
独家闭源模型 Lora 训练：支持对 Seedream 3.0、Seededit 3.0、Seedance 1.0等字节跳动独家闭源模型进行 Lora 微调，助力企业定制贴合自身业务的专属 AI 模型，摆脱通用模型局限；
ComfyUI 专业调试工具：兼顾专业性与易用性，不仅支持批量生产提升效率，更简化操作流程，即便无深厚技术背景的团队，也能高效完成模型调试与内容创作；
一键交付部署：打通“模型训练-效果测试-业务上线”全链路，无需额外对接复杂流程，加速 AIGC 成果落地，帮助企业抢占市场先机。
专业级模型调试工具
未来，字节跳动最新的视觉模型将持续通过炉米 Lumi 平台开放 Lora 微调，让开发者持续在 SOTA 模型的基础上，定制个性化的视觉风格。
当下，AI 正加速推动各行业智能化升级，AIGC 更在重塑内容创作的底层逻辑 —— 从批量产出到个性定制，从效率提升到质量突破，成为企业抢占市场的关键变量。炉米 Lumi 能精准帮企业实现 “高质量输出、批量化生产、个性化适配” 的内容需求，彻底打破传统创作的效率瓶颈。
来源：小璇科技观