必须严格准备20–50张同角度同光照居中正方形图，裁剪为768×768，重命名规范，清除exif信息，手动校准裁剪框，标签精简为触发词+1girl/1boy，底模选sd1.5、关闭混合精度、按图量配repeat与epoch，学习率0.0001、batch size为8，触发词前置。
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想在LiblibAI上训练出能稳定生成自己或指定人物的LoRA模型，必须严格满足20–50张同角度、同光照、主体居中且背景干净的正方形图这一硬性门槛，少一张就可能让loss崩成直线，导致五官错位或肢体扭曲。
准备符合平台要求的人物训练集
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——侧脸、低头、闭眼、戴帽、墨镜全都不行，哪怕只混进1张，后续生成就会出现脸型撕裂。
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，生成结果会发虚或结构错乱。
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，否则上传时会报错中断。
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”，污染整个训练集。
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，生成图里常冒出半截椅子腿或窗帘边角。
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】，后续生成永远缺肩膀或锁骨变形。
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。
配置参数并启动云端训练
① 在训练界面左侧参数面板，底模必须选【SD1.5】——这是LiblibAI人物LoRA唯一验证通过的基础模型，选SDXL或Flux会直接失败。
② 关闭混合精度：勾选框默认是开启的，必须手动取消，否则训练中途loss会突然飙升至无穷大。
③ Repeat与Epoch组合要匹配图片量：20张图设Repeat=3、Epoch=10；30张图设Repeat=2、Epoch=15；超过40张可设Repeat=1、Epoch=20。这个组合不按比例配，loss曲线会抖动剧烈甚至归零失效。
④ 学习率固定填0.0001，批次大小（Batch Size）填8，这两项平台已锁定不可改，改了会提示“参数越界”。
⑤ 触发词必须和打标时一致，且前置写在提示词最开头，例如生成时输入“zhaoxiaoming, 1girl, wearing red coat, in snow”，漏掉“zhaoxiaoming”就调不出你的模型。
