根本原因是面部关键点未对齐、lora权重未校准或训练数据违规；须用标尺工具测量并校准三图左眉峰至内眼角距离一致（偏差≤8px），导出512×512纯白/透明png，训练时启用面部对齐增强、设1200步与0.0008学习率，生成时lora权重设0.75并配合参考图锁脸及三组物理锚点。
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LiblibAI训练出的模型生成图与训练素材明显不符，比如人物脸型塌陷、服饰纹理错乱、背景大面积崩坏，根本原因不是平台故障，而是面部关键点未对齐、LoRA权重未校准到物理特征敏感区间，或训练数据本身违反平台硬性规范。
三张训练图必须严格对齐同一人脸
第一步：用PS或Photopea打开原始立绘，用「标尺工具」测量左眉峰至内眼角像素距离，记下数值（例如142px）。
第二步：对另两张侧视图做同样测量——若偏差＞8px，必须用「自由变换→扭曲」手动校准，直到三张图该距离完全一致。不这样做，AI会把不同比例的五官当成三个独立角色学。
第三步：导出时统一为512×512 PNG，【背景必须纯白或透明，任何灰阶阴影都会干扰面部对齐增强模块】。
训练时必须开启“面部对齐增强”并设对迭代步数
进入LiblibAI「模型训练」→「创建LoRA」→上传三张对齐图后，勾选「面部对齐增强」开关。
迭代步数填1200，学习率固定0.0008。低于1000步会导致特征提取不完整，高于1400步易过拟合——你将得到一张只会复刻原图角度、换姿势就崩坏的脸。
训练过程中实时盯住loss曲线：若第800步后loss持续＞0.035且无下降趋势，立即中断，检查三张图是否真对齐——此时强行跑完只会产出“伪一致性”模型。
生成时LoRA权重卡在0.75+参考图锁脸双保险
方法一：在LiblibAI首页「图片生成」页，勾选已训练LoRA，把权重滑块精准拖到0.75位置。
方法二：上传其中一张训练图到「导入参考图」，开启脸部锁卡至85%，服饰主体保留度调至60%。
方法三：在提示词末尾硬加三组物理锚点：严格复现原图中左眉峰至内眼角距离、右耳垂最低点与下颌角夹角、鼻尖高光形状。这三处是人脸骨骼-软组织交界最稳定的光学标记点，AI无法忽略。
