用途：在 fal.ai 上训练自定义 LoRA 模型，用于个性化图像生成，可针对特定人物、风格、物体或视频生成场景。
主要能力：通过 train.sh 脚本提交 LoRA 训练任务，支持图像 LoRA（风格/主体/人物）、人像 LoRA 等；可查询训练任务状态；可借助 search-models.sh 或 search_models MCP 工具搜索最新的训练/LoRA 模型。
使用方式： 训练图像 LoRA：./scripts/train.sh --images-url "https://example.com/training-images.zip" --trigger-word "sks style" --model fal-ai/flux-lora-fast-training 训练人像 LoRA：./scripts/train.sh --images-url "https://example.com/face-photos.zip" --trigger-word "ohwx person" --model fal-ai/flux-lora-portrait-trainer 查询状态：./scripts/train.sh --status --endpoint fal-ai/flux-lora-fast-training --request-id "abc123" 搜索模型：bash /mnt/skills/user/fal-generate/scripts/search-models.sh --query "lora training"
参数：--images-url（必填，训练图片 zip 的 URL）、--trigger-word（必填，提示词中激活 LoRA 的词）、--model/-m（可选，默认 fal-ai/flux-lora-fast-training）、--steps（可选，默认 1000）、--status、--endpoint、--request-id、--param（key=value，可重复）。
训练数据建议：人物 10-20 张，角度/光线/表情多样且为同一人；风格 10-15 张，主体多样；物体 5-15 张，不同角度和背景；图片质量高，至少 512x512；打包为单个 .zip 并托管在 URL。
输出：返回 diffusers_lora_file（含 url、content_type、file_name、file_size）与 config_file。生成 FLUX 图像时将 diffusers_lora_file.url 作为 lora_url 参数使用。
限制：资料未提供收费、价格、平台支持范围等更多信息。