需严格统一主体、精准打标、用纯色背景图集（20–50张）并禁用泛化词，正则图须为同一角色局部特写，特征抑制权重设0.6，训练步数=图片数×300。
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在LiblibAI上训练固定角色LoRA，目标是让模型稳定复现同一人物的五官、发型、服饰等可识别特征，而非泛化为风格或姿态——这要求训练集严格统一主体、打标精准锁定身份、正则图彻底排除干扰项，否则生成时会出现脸型漂移、服饰错乱或身份混淆。
准备纯角色图集（20–50张）
用手机或相机拍摄该角色在不同光照、微表情、轻微角度下的正面/3/4面照片，背景必须为纯色（白墙、灰幕布），禁止出现其他人物、文字、LOGO、镜面反光；若使用AI生成图，需确保全部基于同一底模+相同种子值生成，且每张图仅含单一人像主体。
导出前放大至200%检查：【人物发际线、耳垂边缘、衣领转折处不得有半透明残留或羽化过渡，否则LoRA会把模糊边界编码为“可变特征”，导致生成时脸部结构不稳定】。
将全部图片重命名为role_A_001.jpg、role_A_002.jpg……连续编号，避免中文、空格、特殊符号。
上传并手动打标（禁用自动打标）
进入LiblibAI「赛博丹炉」→「新建训练任务」→「上传图片」，等待全部完成后再点击「裁剪/打标」。
第一步：关闭右上角「自动打标」开关，强制切换为手动模式。
第二步：逐张打开图片，在标签栏输入三类词：① 角色ID词（如role_A、character_ming、protagonist_zhao）；② 固定外观词（如black_long_hair、red_qipao、silver_earring）；③ 构图/光照词（如front_view、soft_window_light、studio_backdrop）。
第三步：【严禁输入任何泛化词——1girl、asian、young_woman、portrait、face、smile、looking_at_viewer全部删除；哪怕图中角色正在笑，也不加smile，因为LoRA会把“嘴角上扬”学成触发条件，导致非该角色也自动带笑】。
设置正则图与关键参数
正则图上传5张：全部来自同一张原始角色图的局部裁剪——例如左眼特写、发梢纹理、旗袍盘扣、耳环反光面、手背青筋，每张图必须100%无背景杂色、无人物以外任何元素。
参数面板中确认以下三项：【特征抑制权重设为0.6】（高于默认0.3，压制通用人脸结构学习）；【训练步数=图片张数×300】（如32张图填9600，低于8000易欠拟合，超过12000易过拟合）；底模选择与原始图生成所用一致（如均为sdxl_lightning_4step）。
点击「开始训练」，等待进度条走完。
