最近用Kohya GUI新版把这三条路都跑了一遍，底模是官方SDXL 1.0 base。全量DreamBooth连文本编码器一起训，用的稀有token加class token（ohwx man那种），配了一套自己手工收的正则化图。
训练素材是我本人15张，特意留在中等质量，就是想让别人知道这种水平的数据集也能凑出来。跑了150 repeat、1 epoch，按Kohya的repeat逻辑折算总共4500步。
LoRA训练沿用了公开教程那套超参，感觉还有调优空间。LoRA提取那部分我对比了FP16/FP32/BF16三种精度，从DreamBooth模型里按128 rank、128 alpha抽的，rank和alpha应该也能再研究出更优解。
整体下来全量效果最扎实但成本最高，LoRA是性价比，提取则看你手里有没有现成全量模型。