Lora训练有哪些技巧?五点高招帮你优化训练

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训练 LoRA（尤其是基于 Z-Image 或 Flux 架构）如果不像，通常是由**数据集质量**、**训练参数**或**过拟合/欠拟合**导致的。

请根据以下维度排查并调整：

1. 优化数据集（最关键因素）

增加特写镜头：确保至少有 40%-50% 的照片是脸部特写。远景照片很难让模型记住面部细节。

光影多样化：如果所有照片都是室内光或同一种光影，模型会把“光影”误认为“长相”。增加不同天气、室内外、冷暖光的素材。

剔除低画质：宁可只有 15 张超高清图，也不要混入模糊、噪点多或五官扭曲的图。

背景解耦：如果背景太单一，模型会把背景也学进去。尝试使用抠图工具更换背景，或在标注中明确写出背景内容（如 `standing in a forest`）。


2. 调整训练参数

提高 Rank (网络维度)：如果 Rank 设置为 8 或 16，模型可能容量不足以记住复杂的面部特征。尝试提高到 **32 或 64**。

调整学习率 (Learning Rate)：
    - **依然不像（欠拟合）**：适当提高学习率（如从 `1e-4` 升至 `4e-4`），或者增加训练步数。
画面崩坏/偏色（过拟合）：降低学习率，或者减少训练步数。

Alpha 值：通常设置 Alpha 为 Rank 的一半或相等（如 Rank 32, Alpha 16-32）。Alpha 过低会导致学习效果极其微弱。

3. 优化标注 (Captioning)

触发词唯一性：使用一个罕见的词作为触发词（如 `SksMan`, `OhwxWoman`），避免使用像 `man` 或 `girl` 这种通用词，否则 LoRA 会和基础模型自带的人物特征产生冲突。

特征解耦：如果你训练的人戴着眼镜，但在标注里没写 `glasses`，模型就会认为“眼镜”是这个人长相的一部分。你应该在标注里写出所有可变的特征（眼镜、帽子、衣服颜色）。

4. 检查推理设置

权重调节：在推理（生成图）时，不要死守 1.0 的权重。尝试在 **0.7 - 1.2** 之间滑动测试。
- **采样步数 (Steps)**：Z-Image 是加速模型，步数通常在 4-8 步。如果步数过高，反而会导致面部产生严重的伪影和噪点。

提示词优先级：确保触发词放在 Prompt 的最前面。

5. 高级技巧：分层训练 (Block Weight)

如果你使用的是 Kohya_ss 或类似工具，可以尝试只训练 **与形状/轮廓相关的层**（中层和底层），减少对颜色层（上层）的影响，这样能更有效地抓取人物神态而不影响整体画质。

快速测试方案：
先用 **15张最清晰的特写 + Rank 64 + 学习率 2e-4 + 训练 1000 步** 跑一个小样，如果这张小样依然不像，说明是数据集的清晰度或标注出现了根本问题。

⭐您也可以通过以下方式，联系我们进行Lora代训练服务：

1. 💌public[AT]mail.luolala.com

2. 💬微信：anandelon_


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