多数训练失败无需重来，可针对性修正：loss骤升或nan须重训；loss卡在0.7～0.9、预览图有主体但模糊偏色时，可调repeat、学习率或补正则图挽救；混合精度开启或非正方形分辨率则必须终止重来。
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LiblibAI训练参数设错后图像生成效果差、loss曲线异常或模型完全不响应触发词，很多人第一反应是删掉重训——但其实多数情况根本不用全部重来，只要定位到具体失控参数并针对性修正，就能在原任务上续训或微调挽救。
先判断是否真要重来
打开训练任务页，看loss曲线和预览图：若loss在第2轮就飙升到>5.0或直接报NaN，且预览图全黑/全灰/色块乱飞，说明基础参数严重冲突，【必须终止并重来】；若loss缓慢下降但卡在0.7～0.9不动，或预览图有主体但细节糊、颜色偏、结构歪，大概率只是高级参数未校准，可继续干预。
点开“训练日志”→滚动到底部，搜索关键词“CUDA out of memory”或“NaN Loss”：出现任一结果，立刻停训重配；没出现，说明显存和精度没问题，问题出在Repeat、学习率或正则图配置上。
能救回来的三类参数错误
方法一：Repeat和Epoch值错但loss稳定下降
① 进入“高级参数”面板→将Repeat从当前值（比如3）改为【5或7】（20张图以下必选7）；
② Epoch保持不变，点击“保存并继续训练”，平台会自动加载上次权重起点；
③ 观察接下来2轮loss是否跌破0.5——若仍卡住，再把Epoch从5改成8，重新保存。
方法二：学习率填错导致收敛慢或震荡
原设2e-4却用SD1.5底模训人像？直接在高级参数里把学习率改成【4e-4】，其他不动，点“热更新参数”，系统会在下一轮起生效；这一步不会清空已训练权重，也不会重启计时器。
方法三：忘了启用正则图但数据量＜30张
立即暂停训练→回到“数据集”页→上传3～5张风格一致但主体不同的正则图（例如训水墨仕女，就传3张水墨山水+2张水墨竹石），命名规则同训练图（01_regular_landscape.jpg）；
上传完成后，勾选“启用正则图”开关→点击“恢复训练”。【注意：正则图必须与训练图同分辨率、同色彩空间，否则会引入噪声干扰】
必须重来的两种硬伤
第一种：混合精度训练开着还点了启动
训练日志里只要出现一行“AMP enabled”，不管loss多漂亮都得停。这个选项在LiblibAI云端环境会随机在第3～7轮引发NaN，无法预测也无法回滚，删掉任务重建是唯一解。
第二种：图片分辨率非正方形且已开始训练
比如上传了800×600长图，平台虽允许提交，但训练中会强制拉伸导致特征扭曲，loss再低也出不了可用模型。此时所有权重已污染，继续训只会放大形变，【立刻终止，裁成768×768重传】。
