从 SDXL 到 Krea2：LoRA 训练经验能否升级为整模型微调

一名开发者尝试将图像模型训练路径从 SDXL 迁移至 Krea2，并探讨用已打标、已遮罩的 20 人以上数据集全量微调 Krea2 基础模型的可行性。他使用过 Kohya、Onetrainer 和 fizgig，并在 RunPod 租用 GPU，认为后者目前最好用。其希望减少多个 LoRA 叠加时的冲突，同时向社区征询全模型微调所需的显存、存储、内存配置、训练时长与费用。