必须训练专属lora模型才能稳定复现同一角色的五官、脸型与神态；需用透明背景正面高清图做主图，单图须经python增强至40+张png变体；裁剪聚焦人脸占60%以上，打标仅保留触发词+1girl/1boy；生成时提示词开头必加触发词，lora权重建议0.8～1.0。
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要在LiblibAI上生成同一角色在不同姿势、角度、服装下五官、脸型、神态高度一致的图像，必须训练专属人物LoRA模型——仅靠提示词、IP-Adapter或单张图直推，无法稳定复现面部细节，极易发生特征漂移。
准备高质量人物训练图
选一张【透明背景、纯正面、无遮挡、高分辨率】的人物立绘或实拍照作为主图；若仅有单图，必须用Python脚本做数据增强：缩放至512像素长边→白底填充为正方形→水平翻转+亮度对比度扰动+轻微旋转（±10°），生成至少40张变体图；所有图统一保存为PNG格式，命名用半角下划线，如01_character_front.png、02_character_flip.png。
禁止使用带阴影、复杂背景、多人合照或低像素截图；裁剪时务必保留完整头部与肩颈结构，避免只截脸部导致身体比例失真。
上传与预处理（LiblibAI平台）
登录LiblibAI → 点击左侧「训练LoRA」→ 选择底模：人像类选SD1.5，写实真人照选SDXL，超写实皮肤质感选F.1；上传全部图片后，点击「裁剪/打标」。
裁剪方式选「聚焦剪裁」，确保每张图人脸居中且占画面60%以上；打标环节必须人工校验——删掉AI自动生成的所有冗余标签，每张图只保留两个词：【触发词】+【1girl 或 1boy】（例：xiaobai_1girl）；触发词须全英文、无空格、不加括号，后续生图时必须前置调用。
训练后调用LoRA生成一致角色
方法一：在文生图界面，于提示词最开头插入触发词，例如 xiaobai_1girl, full body, standing pose, red dress, studio lighting；
方法二：在图生图模式中，上传一张已生成的该角色图作为参考，勾选「启用LoRA」并指定对应模型，保持提示词中仍含触发词；
方法三：使用ComfyUI工作流加载该LoRA，通过LoraLoader节点载入，权重建议设为0.8～1.0，过高易过拟合，过低则一致性弱；若发现生成图面部僵硬或重复感强，说明训练损失率已跌破0.008，需回退重训。
