练LoRA，真正磨人的从来不是训练本身，是前面整理数据集那一坨活。我以前去重、按颜色分、挑分辨率、打标，得在好几个软件之间来回倒，光切窗口就够呛。最近改用一个叫Visionary的本地工具，全程离线跑，不动原图，按我的用法顺一遍：
- 整个文件夹丢进去看网格。它会自动按近似重复、颜色、人物、分辨率分组。先看分布有个好处，比如某种颜色是不是占太多，心里有数，训出来才不容易偏。
- 点一组单独拎出来看。不用在几百张里翻。我一般先看近似重复那几组，重复图最容易把模型带进过拟合。
- 去重。每组它会把最高分辨率那张标出来当保留项，但不会替你乱删，删之前你自己再过一遍再决定。这点我挺看重，最怕手快把想留的角度也删了。
- 最后再打标。数据先弄干净再打标，返工少很多。
平台方面：macOS的Apple Silicon跑得最顺；Linux也能用，只是少了RAW解码和人物分组，用Linux的话人物那块就得自己手动分。
整理效率是实打实提上来了。