必须将人物lora与风格lora分离使用：人物lora（权重0.85–1.0）锁定五官结构，需专属触发词；风格lora（权重0.3–0.6）仅渲染画面表层，须后置加载且不可覆盖主体；加载顺序、权重总和≤1.5、触发词分层书写缺一不可。
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在LiblibAI上让角色形象稳定又带特定艺术风格，必须把人物LoRA和风格LoRA拆开用、配好权重、写对触发词——混用或乱设参数会导致人脸崩坏、风格覆盖主体，甚至生成完全无关的元素。
先分清两类LoRA的核心作用
人物LoRA专管“谁在画里”：绑定固定五官、脸型、发型、表情基底，训练时依赖20–50张同人多角度图，触发词必须是平台未见过的专属标识（如“青梧子”“赤鸢剑灵”），不能用“girl”“man”这类通用词。【一旦触发词和基础模型已有词汇重复，人物特征将彻底失效】
风格LoRA只管“怎么画出来”：控制笔触粗细、材质反光、光影逻辑、画面颗粒感等，比如“水墨晕染”“PVC高光”“赛博霓虹噪点”，它不改人脸结构，但会重绘所有线条和色块。
加载顺序与节点位置不可颠倒
在LiblibAI WebUI生成页，必须按“人物LoRA → 风格LoRA”顺序添加，不能反过来。
原因很直接：人物LoRA先锁定面部结构和比例，风格LoRA再在其输出结果上做表面渲染；如果风格LoRA先介入，会把原始人脸当普通纹理处理，导致五官扭曲、瞳孔错位、发丝融进背景。这一步操作起来很简单，直接在“LoRA列表”里拖动两个模型，把人物类放在上方第一行，风格类紧接第二行即可。
权重分配要遵循主次公式
第一步：设人物LoRA基础权重为0.85–1.0，确保结构不漂移。低于0.7时，同一提示词下可能连续三张图出现不同脸型。
第二步：风格LoRA权重严格控制在0.3–0.6区间。超过0.6后，线条会变硬、肤色失真、阴影脱离人体结构——尤其在侧脸、仰视角度下，耳朵和下颌线极易被风格层吃掉。
第三步：两者权重总和不得超过1.5。例如人物设0.9 + 风格设0.5 = 1.4，留出0.1余量给CLIP文本编码器抓取细节；若强行拉到0.9+0.7=1.6，系统会自动截断并报错“权重溢出”，且最后一张图必崩。
触发词必须分层书写
方法一：人物前置 + 风格后置
写成：“青梧子，穿竹纹长衫，侧身执剑 → 水墨风，飞白笔触，宣纸肌理”。箭头不是符号，是语义分隔——前半句激活人物LoRA，后半句激活风格LoRA。中间不能加“and”“with”等连接词，否则平台会误判为单个复合触发词，两个LoRA同时抢控面部。
方法二：用括号强制隔离
写成：“(青梧子:1.2)，(水墨风:0.5)”。括号内冒号后的数字必须与界面上设置的权重一致，否则括号失效。这个写法适合调试阶段，能快速验证某一层是否生效。
【禁用“青梧子+水墨风”这种加号写法，LiblibAI会将其识别为全新触发词，直接调用默认底模而非你的LoRA】
实测有效的组合案例
东方角色 × 工笔重彩：人物LoRA权重0.92，风格LoRA（工笔线描增强）权重0.45，触发词写为“云昭，素绢立轴，双环髻 → 工笔重彩，矿物颜料，金箔勾边”。生成结果中发丝根根分明，衣褶转折符合人体结构，色彩饱和度可控不溢出。
科幻角色 × 赛博故障：人物LoRA权重0.88，风格LoRA（CyberGlitch_v3）权重0.38，触发词写为“零号机师，钛合金义肢，冷光目镜 → 故障扫描线，RGB色偏，数据流撕裂”。面部无扭曲，机械部件边缘保持锐利，故障效果仅出现在背景与服装反光区。
