要在liblibai上复刻人物特征，必须用lora训练固化人脸结构、骨相轮廓和神态细节；需15–20张高质量正面半身照，统一裁剪为768×768正方形，纯色背景，规范命名并清除exif信息；严格裁剪打标，仅保留触发词+1girl/1boy；参数设单次15张、8轮，loss降至0.25–0.35即停训。
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要在LiblibAI上复刻人物特征，必须绕过提示词泛化陷阱与模型域漂移，用LoRA训练把人脸结构、骨相轮廓、神态细节固化为可调用权重——只靠“戴眼镜的圆脸男生”这类描述，生成结果连耳垂厚度和下颌角斜率都对不上。
准备高质量人物训练图
人物LoRA对图像一致性极度敏感，哪怕3张图里有1张侧脸或虚焦，都会导致生成时五官错位或肢体扭曲。
第一步：用手机或相机拍摄15–20张正面半身照，人物占画面70%以上，纯色背景（白墙/灰布最佳），避免反光、阴影和多人入镜。
第二步：全部图片统一裁剪为正方形，分辨率锁定在【768×768】——别用1024×1024，SD1.5底模对高分辨率适配差，容易触发特征漂移。
第三步：文件重命名为半角下划线格式，例如01_zhaoxiaoming_face.jpg、02_zhaoxiaoming_smile.jpg，严禁出现空格、中文括号、全角逗号。
第四步：上传前用文本编辑器打开每张图的EXIF信息，删掉GPS坐标和设备型号——LiblibAI打标模块会误读这些字段，生成错误标签如“iPhone_15_Pro”。
上传并完成裁剪打标
这一步不能跳过自动裁剪直接进训练，否则AI会把背景杂物当主体学进去。
方法一：点击「裁剪打标」→ 选择「聚焦裁剪」→ 等待系统自动框出人脸区域 → 逐张确认框线是否完全覆盖眉眼鼻嘴，偏移超2像素就得手动拖拽校准。
方法二：若原图已居中且无干扰物，可切换「中央裁剪」→ 直接启用，但必须检查每张图裁后是否仍保持人物完整——脖子被切掉一半会导致训练出无肩模型。
打标完成后，【务必逐张点开自动生成的标签，删掉所有形容词和场景词，只保留触发词+1girl/1boy】。比如原标“young Chinese woman, studio lighting, soft smile”必须精简为“zhaoxiaoming, 1girl”，多一个逗号都可能污染权重。
关键参数设置（防过拟合核心）
新手推荐标准模式能跑通80%人物训练，但一旦loss卡在0.8不降，就得切到高级参数手动干预。
① 「简易参数」中设单次张数=15、循环轮次=8；关闭「混合精度训练」开关；模型效果预览提示词填：触发词, front view, studio lighting, high detail。
② 若只有1–3张原始图，展开「高级参数」→ Repeat设为7（强制重复学习）→ 学习率填4e-4 → Epoch设为5 → Batch Size按显存选：A10卡填3，V100卡填5；启用「正则图」并上传5张同风格无关图（如其他水墨人物）防止特征坍缩。
注意：loss值稳定降至0.25–0.35区间即可停训，低于0.2易过拟合，生成图只会复刻原图姿态，失去泛化能力。
测试与部署到ComfyUI
训练完成→ 进入「我的模型」→ 找到刚生成的LoRA → 点击「模型生图测试」；在提示词最前方输入触发词，后接描述，例如xiaobai_1girl, wearing hanfu, standing in garden, soft light。
导出LoRA文件（.safetensors格式）→ 放入ComfyUI。
