正则图未启用或质量不合格导致模型将背景误学为风格锚点；须暂停训练、勾选启用正则化图像、上传5～10张纯背景图（分辨率匹配、命名规范、无主体元素、仅用泛化标签），并关闭混合精度、设repeat=7、学习率4e-4/3e-4、调度选cosine with warmup，预览提示词加plain_background等抑制背景。
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LiblibAI训练LoRA模型时把训练图的背景一起学进去，导致生成图永远带固定背景、换姿势就崩、主体无法脱离原场景——这说明正则图没启用或人工补充的泛化图质量不合格，模型把背景当成了风格锚点。
立刻补救：上传高质量正则图
训练已开始但未完成：立即暂停当前任务→进入“高级参数”→勾选【启用正则化图像】→点击“重新上传正则图”。
必须上传5～10张同风格、不含任何训练主体特征的纯背景图，例如训水墨人物就传空白宣纸、淡墨晕染底纹、留白构图稿；训赛博城市就传霓虹光斑、网格线稿、渐变夜空。所有图分辨率严格匹配训练图（768×768或1024×1024），命名用reg_01.jpg、reg_02.jpg……顺序编号，不能带空格或中文。
这一步不做，模型会持续把背景纹理当作“风格必需品”，后续生成强制带该背景，删都删不掉。
人工校验正则图是否有效
方法一：上传后点开任意一张正则图预览，确认画面中完全不出现人脸、肢体、服装、文字、logo等可识别主体元素——哪怕一个模糊的手影都不行。
方法二：在“裁剪/打标”环节，对正则图统一选择“不裁剪”，防止系统自动框选误抓边缘杂物；打标时只写1～2个泛化词，如paper_texture, ink_bleed，绝不能写scholar、cyberpunk、robot等训练主体相关词。
上传含主体的“伪正则图”，比如其他水墨人物图，等于给模型喂第二套训练数据，loss会震荡，特征直接混淆。
重训时关闭混合精度并锁定Repeat
第一步：新建训练任务→上传修正后的训练图+正则图→选择相同底模（如SD1.5）→进入简易参数面板→务必关闭“混合精度训练”开关。
第二步：展开高级参数→将Repeat设为7（无论原图多少张，补正则图后必须拉高重复强度）→Epoch保持5→学习率填4e-4（角色类）或3e-4（风格类）→调度策略选“cosine with warmup”。
第三步：模型效果预览提示词改为：触发词, plain_background, no_background_elements, high_detail_face —— 强制让预览阶段就抑制背景生成倾向。
