亚洲人像 lora 我练崩过好几轮，不是出欧化脸就是五官串味，最近几版总算稳住了。把验证过有用的按顺序列一下。
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数据集别贪多。 二三十张干净的、光线和角度分散开的，比一百张糊图强。模型学的是你喂进去的共性，糊图和清一色同角度同打光的照片带进去的是噪声——它只会记住那个机位，换个角度就露馅。
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脸部单独裁一批特写喂。 全身图里脸占的像素太少，光靠它学五官，细节根本不够，出来就是「像又不像」。加一批特写等于把注意力硬掰回五官上。
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打标别把长相特征全写死。 双眼皮、发型、脸型一股脑写进标签，模型会把这些和触发词绑死，你一换发型换角度它就崩。该让模型自己归纳的，别替它写。
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学习率我不敢报死数字。 不同底模差得太多，照抄别人的参数大概率白跑。从小往上试，中间步数多存几个，最后拉到一起横向对比，哪一版脸最准，肉眼就能挑出来。
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触发词起个生僻的，别撞常用词。 撞上了模型分不清你要的是那个词的原意还是你的人物，训练的时候就开始互相污染。
底模选写实还是二次元没有标准答案，看你最终要出什么风格的图，倒着定就行。