图片少于20张训练lora会触发保护机制致过拟合与loss=inf；应通过合规增强、人工补拍或设置repeat参数补偿，并关闭混合精度训练，上传前须校验正方形分辨率及标签文件格式。
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LiblibAI训练LoRA时图片少于20张会导致模型过拟合、生成图泛化性差，同一提示词反复出图几乎无变化，甚至训练中途loss直接飙升至inf——这不是平台故障，而是数据量跌破学习下限触发的硬性保护机制。
补足图片数量的三种实操路径
方法一：用现有图做合规增强（适合已有15–19张但质量高）
把每张图导入Photoshop或PixInsight，执行「图像→调整→亮度/对比度」微调±5值、「滤镜→模糊→高斯模糊0.3像素」、「图像→旋转画布→±3度」各一次，导出为新文件并重命名如01a_zhaoxiaoming_face.jpg；注意：仅限原图已全正面、纯背景、无遮挡，否则增强会放大缺陷。
方法二：人工补拍精准扩量（适合人脸/角色类LoRA）
在相同光源下，用手机固定三脚架，对同一人物拍摄5–8张新图：保持构图居中、人物占比70%以上、表情微变（微笑/平视/略低头）、纯色背景不变；拍完立刻用XnConvert批量裁为768×768正方形，跳过自动拉伸，选“居中裁剪”模式。
方法三：启用Repeat参数补偿（仅限标准训练阶段）
进入「赛博丹炉→训练LoRA→高级参数」，将Repeat值设为素材张数的倒数倍：15张图填6，18张填5，19张填4；这一步必须同步将Epoch从默认8降至5，否则梯度累积过载会引发NaN Loss。
图片不足时必须关闭的选项
进简易参数面板，找到「混合精度训练」开关，【务必关闭】。该选项在图片量低于20张时与Repeat补偿存在底层冲突，开启后第2轮训练必然出现loss=nan且无日志报错，系统静默终止。
上传前最后一道校验
第一步：打开任意一张待上传图，在Windows资源管理器或Mac访达中右键→属性→详细信息，确认「宽度」与「高度」数值完全相等；
第二步：用文本编辑器打开同名.txt标签文件，删掉所有非英文逗号分隔符，确保整行只含半角字符；
第三步：把全部文件拖入LiblibAI上传框，等待进度条走完——若某张图未出现在已上传列表中，说明文件名含全角符号或分辨率非正方形，立即返工。
