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很多人第一次训练角色 LoRA，会先去凑够「一百张图」。但真正决定效果的，往往不是数量，而是这批图教给模型的到底是什么。下面的来源均核实于 2026-10-27（美国太平洋时间）。
先说素材能不能用
本文说的「角色」，只指你自己设计的原创角色。素材要守住这几条：
- 只用自己画的、自己拍的或明确授权可以用来训练 AI 的图。 不用从网上收集的图片和视频，也不用来源说不清的素材。
- 不用真人肖像。 不拿真人照片训练，也不训练复刻某个真人长相的 LoRA。
- 不仿已有角色或画师。 不训练别人作品里的角色，也不专门模仿某位画师的画风。
- 底模本身的许可证也要看：能否商用、哪些地区能用，以底模许可证原文为准。
先想清楚：要模型记住什么
角色 LoRA 的目标是让模型记住「这个角色长什么样」，而不是记住某件衣服、某个背景或某种光线。挑图时可以反过来问：
- 这张图里，除了角色本身，还有什么会被模型一起学进去？
- 如果十张图都是同一个背景，模型会不会以为这个背景也是角色的一部分？
挑图的四条规则
- 角度要分散：正面、四分之三侧面、侧面、俯视和仰视都要有。
- 背景要变化：同一背景不要占大多数，其余尽量换场景。
- 画质要干净：模糊、压缩严重、有水印的图宁可不要。
- 服装看需求：只想锁定角色长相，就让服装多样一些；服装本身是角色设定的一部分，就保持一致。
这四条是常见做法，各训练工具的官方文档没有给出具体比例，效果差别没有公开数据，待核实。
一般多少张够用
- 官方资料里，DreamBooth 论文和 Diffusers 的 DreamBooth 示例都是用一个对象的 3–5 张图做个性化训练（DreamBooth 论文、Diffusers SDXL DreamBooth 示例）。Diffusers 文档同时提醒，DreamBooth 对训练参数很敏感，容易过拟合（Diffusers DreamBooth 文档）。
- 角色 LoRA 用多少张最合适，训练工具的文档没有统一要求，社区说法也不一，待核实。
- 比较稳的做法：先用一小批高质量、多样的图训一版，看哪里不像，再有针对性地补图，比一开始堆数量更省时间。
打标签别偷懒
- 格式：musubi-tuner 和 ai-toolkit 的文档都要求每张图配一个同名的 .txt 标签文件，例如 image1.jpg 配 image1.txt（musubi-tuner 数据集配置、ai-toolkit README）。ai-toolkit 还支持在标签里写
[trigger]，配置了触发词后会自动替换。 - 写什么：常见做法是把希望能自由变化的东西（衣服、背景、动作）写进标签，把希望固定下来的角色特征留给触发词。这一点各工具文档没有统一说法，属于社区经验。
- 自动打标签之后，一定要人工过一遍。
小结
- 只用自己创作或明确授权的素材训练原创角色；不用网上收集的图片和视频、不用真人肖像、不仿已有角色或画师。
- 挑图看多样性和干净度，不看数量；DreamBooth 的官方示例只用 3–5 张，角色 LoRA 的最佳张数待核实。
- 标签文件和图片同名；可变的写进标签，固定的留给触发词。
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