必须统一光照、服装、背景、构图并严格限定正面/3/4侧身/微侧脸三种角度，每类5–8张共20–50张；需像素级对齐眉峰间距（偏差≤6px）、裁切为768×768 png；打标按角度分设唯一后缀标签，禁用颜色/场景/表情词；训练关闭混合精度，repeat=6、epoch=5、学习率4e-4、cosine调度，batch size适配显存并启用正则图。
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想在LiblibAI上训练出能稳定生成同一角色不同角度（正面、3/4侧身、微侧脸）的LoRA模型，必须让所有图片在光照、服装、背景、构图比例上完全一致，否则AI会把三张图识别为三个独立人物——哪怕只是其中一张衣服袖口反光角度不同，生成时就可能出现“同一人左右手材质不一致”的诡异结果。
角度组合必须严格限定在三种以内
只允许使用【正面】、【3/4侧身（肩线与镜头夹角约45°）】、【微侧脸（≤30°，仍可见双耳轮廓）】这三种角度。禁止加入纯侧脸、背影、仰视或俯视图——这些角度会破坏面部关键点对齐逻辑，导致训练loss在第4轮后突然飙升至1.8以上，且无法回落。
每种角度各准备5–8张，总数控制在20–50张区间。若某角度只有2张图，其余角度却有7张，模型会严重偏向多图角度，生成时“正面出图率”高达92%，其他角度几乎不触发。
所有图片必须用同一台设备、同一光源（如北向窗边自然光+一盏5600K LED补光灯）、同一拍摄距离（镜头到人物胸口距离误差≤5cm）完成拍摄。手机自动HDR或连拍模式会引入微曝光差异，必须关闭。
裁剪前先做像素级对齐校准
用Photopea或PS打开全部图片→启用「标尺工具」→测量左眉峰到右眉峰的水平像素距离→记下基准值（例如312px）→对每张图执行「图像→画布大小」→将宽度统一设为该数值×1.8（留出旋转余量），高度设为相同值→再用「编辑→自由变换→扭曲」逐张校准，确保三类角度图的眉峰间距偏差≤6px。
【未校准的图直接上传会导致面部特征点错位，训练出的眼距在正面图中是标准的，转到3/4侧身图里就变成斗鸡眼】
校准完成后，全部导出为PNG格式→用在线工具birme.net批量裁成正方形→分辨率锁定为768×768——别用1024×1024，SD1.5底模对高分辨率人脸结构建模不稳定，易出现耳朵变形或发际线断裂。
打标环节必须按角度分组处理
方法一：进入LiblibAI「裁剪打标」→上传全部图片→选择「聚焦裁剪」→等待系统框出人脸→对正面图，确认框线覆盖从发际线到下巴尖；对3/4侧身图，手动拖拽框线下沿，确保覆盖整只露出的耳朵和下颌角；对微侧脸图，重点检查框线是否包住鼻梁最高点与颧骨外缘连线，缺一不可。
方法二：打标时禁用AI自动生成的形容词。正面图标签只能是“zhangsan_front, 1girl”；3/4侧身图必须改为“zhangsan_threequarter, 1girl”；微侧脸图则写“zhangsan_profile30, 1girl”。【所有角度标签共用同一触发词“zhangsan”，但后缀必须唯一且不可互换，否则模型会混淆角度语义】
删掉所有颜色词（如“black_hair”）、场景词（如“studio_lighting”）、表情词（如“smiling”）——这些词会干扰角度特征学习，导致生成时“3/4侧身图里人物突然闭眼微笑”。
参数设置要匹配角度复杂度
第一步：关闭「混合精度训练」→这是防止NaN Loss的第一道硬闸，开着必炸。
第二步：展开「高级参数」→Repeat设为6（角度越多样，Repeat值越高，低于6则角度泛化力不足）→Epoch设为5（角度数据比纯正面更难收敛，Epoch=8易过拟合）→学习率填4e-4（角色类专用）→调度策略选cosine with warmup。
第三步：Batch Size按显存设定→A10卡填3→梯度累积设为4→使有效批次达12，确保多角度特征同步更新不偏科。
第四步：启用正则图→上传5张同风格无关图（如其他角色的3/4侧身水墨立绘），命名为reg_01.jpg～reg_05.jpg，强制模型区分“角度变化”与“角色本质”。
