必须训练专属lora模型才能保证同一角色在不同姿势、角度、服装下五官、脸型、神态高度一致；需用三张严格对齐的512×512 png训练图（左眉峰至内眼角距离误差≤8px、纯白/透明背景），开启“面部对齐增强”，迭代1200步，并在生成时组合使用lora权重0.75～0.85、参考图锁脸（强度0.4～0.6）及三组实测物理锚点提示词。
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要让LiblibAI生成的同一角色在不同姿势、角度、服装下五官、脸型、神态高度一致，必须训练专属LoRA模型；仅靠提示词或IP-Adapter无法稳定复现细节，单图更易特征漂移。
先固定三张对齐的训练图
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】。
训练时开启关键增强参数
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。
设置迭代步数为1200步——低于1000步容易欠拟合，特征锁定不牢；高于1500步可能过拟合，导致只认原图角度。
训练过程中留意损失率曲线：若最后100步波动＞0.03，说明数据对齐仍有偏差，需回退检查三张图关键点距离。
生成时组合使用三重锚定
方法一：LoRA权重设0.75～0.85。权重低于0.65，五官约束力不足；高于0.9，易丢失动作自然性。
方法二：启用「参考图锁脸」，将训练用的正脸图作为参考图上传，强度调至0.4～0.6。这一步能压制鼻梁高度、眼距等物理尺度漂移。
方法三：硬加三组物理锚点——在提示词末尾追加：「左眉峰与内眼角距离=142px，瞳孔直径=28px，人中长度=19px」。这些数值必须来自你校准过的训练图，不可估算。
