群里常有人问训练模型是什么意思，我尽量用大白话讲讲，也欢迎纠错。简单说，训练就是给模型看一堆“图加标注”，让它反复调整内部参数，直到输出的东西越来越接近你喂的那批图的风格或特征。
我们平时练LoRA其实就是小规模的训练，准备几十张同一画风或同一角色的图、打好标签、设好学习率和步数，让它专门记住这部分特征，而不用重训整个大模型。
几个坑，图要干净统一、标签别自相矛盾、步数过多会过拟合，出图只会复读那几张。理解了这套逻辑，调参就不再是玄学。哪里讲得不准欢迎补充。
过拟合那段太真实，我第一次练角色步数拉满，出来全是训练集原图复刻
步数拉满出原图我也干过，后来中间多存几个档，挑没练死的那个