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炼丹实录:训练一个高质量人物LoRA的全流程手记
在AI绘画社区,“炼丹”是对模型训练的戏称。而LoRA训练,则是每个想要深入AI绘画的创作者绕不开的必修课。本文不是理论堆砌,而是一份真实的训练手记——记录了我从零开始训练一个高质量人物LoRA的完整过程,包括每一步的决策、踩过的坑、以及最终的优化策略。希望通过这份实录,让你少走弯路,真正掌握人物LoRA训练的精髓。一、项目背景与目标目标:训练一个特定人物(我们称她为“小A”)的LoRA模型,要求生成的人物在不同场景、姿态、服装下,面部特征高度一致,且画质清晰、风格自然。基础模型:选择Realistic Vision V6.0作为基底,这是一个在写实人像领域广受好评的SD 1.5模型,对肤色、光影和细节还原非常出色。硬件环境:RTX 3060 12GB 显存,32GB内存,训练工具为 Kohya_SS GUI(2026年5月版本)。预期用途:生成社交媒体头像、个人IP宣传图、虚拟服装展示等,不涉及商业用途。二、数据集准备——质量比数量更重要数据集是决定LoRA成败的第一关。我在准备阶段花费了大量时间,事实证明这完全值得。2.1 图片来源与筛选从小A的公开社交媒体和授权照片中收集了约200张原始图片。经过三轮筛选,最终保留72张作为训练集。筛选标准如下:清晰度:必须为高清照片(至少1024×1024以上),拒绝模糊、
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