必须使用768×768或1024×1024正方形分辨率，否则liblibai会静默拒绝或拉伸导致形变；需等比缩放后居中裁切，禁用强制拉伸，并保存为jpeg格式。
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在LiblibAI上训练LoRA模型时，图片分辨率选错会导致上传失败、训练中途loss爆零、生成图主体形变或纹理崩坏——这不是模型能力问题，而是平台对输入尺寸有硬性校验逻辑，且不提供任何报错提示。
必须只用768×768或1024×1024两种正方形尺寸
打开你准备好的图片文件夹，用文件属性查看任意一张图的宽高比。如果不是正方形，立刻停止下一步操作——所有图必须先裁为严格正方形，再统一设为【768×768】或【1024×1024】像素。其他尺寸如512×512、896×896、1280×720等，LiblibAI会静默拒绝上传或自动插值拉伸，导致线条锯齿、人脸宽脸化、衣纹扭曲。
非等比拉伸会导致LoRA输出形变，且平台不校验长宽比，错误会直接进入训练流程。
人像/ACG类优先选768×768，写实场景选1024×1024
进“赛博丹炉”→点击左侧“训练LoRA”→看底模选择区右侧的小字说明：SD1.5底模标注“推荐输入768×768”，SDXL标注“适配1024×1024”。这不仅是建议，是底层特征提取器的输入窗口大小限制。
用SD1.5底模训练水墨人物，却上传1024×1024图，模型会强行下采样，高频笔触细节直接丢失；反之，用SDXL训产品图却塞768×768，画面信息量不足，生成图出现塑料感、金属反光缺失、材质模糊。
Foundation1.0底模仅支持1024×1024，选错尺寸将无法启动训练。
裁剪必须等比缩放+居中裁切，禁用强制拉伸
第一步：用XnConvert或Pillow脚本批量处理——先按长边=768（或1024）等比缩放，再从中心裁出正方形。例如原图1200×800，先等比缩放到768×512，再上下各裁掉128像素，得到768×768。
第二步：人工逐张检查裁后图。重点看人物肩膀是否被切、手部是否残缺、背景是否突兀偏移——自动裁切算法容易把留白当干扰裁掉，导致构图失衡。
第三步：保存为JPEG格式。PNG带透明通道的图会被打标模块误读，引发标签解析失败，且不报错。
