E-26 · LoRA 训练(自训角色一致性)
1. LoRA 是什么
LoRA = Low-Rank Adaptation。给主模型"打补丁",不修改原模型权重。
- 原模型 6 GB → LoRA 50-200 MB
- 训练快(1 小时)
- 可叠加多 LoRA(角色 + 风格)
2. 学员训 LoRA 流程(6 步)
- 收集 10-30 张角色图
- 裁剪到统一尺寸(512×512 / 1024×1024)
- 打触发词标签(如 "xiaoli_girl")
- 选训练工具(kohya_ss / ai-toolkit)
- 训练 1500-3000 步
- 出图测试 + 调整权重
3. 训练数据要求
| 指标 | 学员标准 |
|---|---|
| 图片数 | 10-30 张 |
| 分辨率 | 512×512 / 1024×1024 |
| 角度 | 正 / 侧 / 背 / 仰 / 俯 都要 |
| 表情 | 笑 / 怒 / 哭 / 惊 都要 |
| 服装 | 至少 3 套 |
| 背景 | 尽量干净 |
4. LoRA 训练参数(玉哥推荐)
| 参数 | 玉哥推荐 |
|---|---|
| network_rank / dim | 32(SD 1.5)/64(SDXL/Flux) |
| network_alpha | 16 / 32 |
| learning_rate | 1e-4 |
| steps | 1500-3000 |
| batch_size | 1-2 |
| resolution | 512 / 1024 |
5. 学员 LoRA 类型
- 角色 LoRA:单个角色(学员人手 5-10 个)
- 风格 LoRA:画风 / 滤镜
- 概念 LoRA:服装 / 道具
- 面部 LoRA:仅脸(降低过拟合)
6. LoRA 测试
- 放进 models/loras/
- 本地加 Load LoRA 节点
- 触发词写提示词
- model_strength 0.7-0.9
- 出图对比
7. 数字时间
| 训练项 | SD 1.5 | SDXL |
|---|---|---|
| 10 张图 / 1500 步 | 30 分钟 | 90 分钟 |
| 30 张图 / 3000 步 | 60 分钟 | 180 分钟 |
| 显卡 | RTX 3060 12G | RTX 4070 12G |
8. 常见误解
❌
误解:图越多越好 —— 错。15-20 张是学员黄金数,太多过拟合。
❌
误解:训练步数越高越好 —— 错。超过 3000 步会过拟合,角色变呆。
9. 本节小练习
- 收集 15 张角色图(学员"小红"为例)
- 裁剪 + 打触发词 "xiaohong_girl"
- 用 kohya_ss 训 1500 步
- 本地测试 LoRA
10. 学完能做啥
- 能自训角色 LoRA
- 会准备训练数据
- 懂训练参数
11. 玉哥说
📢
📢 玉哥说:
1. 学员人均训 5 个角色 LoRA
2. 15 张图 + 1500 步 · 黄金组合
3. 触发词要唯一 · 别用常用词
4. LoRA 训坏就重新训 · 不丢人