应选用匹配角色类型的SD 1.5或SDXL基础模型，严格规范8–25张单角色纯色背景训练图，按需求选择平台内嵌训练或本地LoRA微调，并启用Prompt Guidance Scale 7–9、Image Strength 0.60±0.05及指定负向提示词以保障一致性。
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如果您希望在Leonardo AI中生成具备高一致性、强辨识度的游戏角色，但发现默认模型输出角色特征漂移、风格不稳定或缺乏专属识别元素，则问题往往源于模型选择与训练策略不匹配。以下是针对游戏角色生成的模型训练与选用技巧：
一、根据角色类型匹配基础模型架构
Leonardo AI当前支持SD 1.5与SDXL两类主干模型，二者在结构细节、语义理解粒度及构图控制力上存在显著差异，直接影响游戏角色的面部精度、装备纹理还原度与动态姿态合理性。
1、若目标角色为像素风、二次元立绘或需高频复用同一角色多姿态（如战斗待机/技能释放），优先选用SD 1.5 base model，因其对LoRA微调响应更灵敏，图生图结构保持率更高。
2、若角色需呈现写实盔甲反光、复杂布料褶皱、环境光照融合等高拟真要素，且生成图像尺寸需≥1024×1024，则必须启用SDXL base model，否则将出现金属质感模糊、阴影断裂等结构性失真。
3、在“Image Generation”页面右侧面板“Model”下拉菜单中，确认所选模型名称末尾明确标注“(SD 1.5)”或“(SDXL)”，避免误选未标注版本导致隐式降级。
二、训练数据集构建的三项硬性约束
角色模型训练质量直接受限于输入图像集的语义纯度与空间规范性，任何偏差都将被放大为生成结果中的特征混淆或比例失调，必须严格执行以下筛选标准。
1、图像数量严格控制在8–25张之间，少于8张易致过拟合（仅复刻训练图），多于25张则引入噪声干扰（如不同角度/光照/背景导致特征冲突）。
2、所有图像必须为单角色、正面或3/4侧视角、无遮挡、纯色或极简背景，禁止出现其他人物、文字水印、动态模糊或镜像翻转图。
3、统一预处理为768×768分辨率、中心裁切、sRGB色彩空间，使用Photoshop或在线工具批量执行，避免Leonardo平台自动缩放引发的面部畸变。
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三、模型训练路径的双轨决策机制
Leonardo AI提供两种角色模型生成路径：平台内嵌训练（DreamBooth轻量版）与外部LoRA微调上传。二者不可混用，须依据硬件条件与角色复杂度提前锁定技术路线。
1、若仅需快速验证角色基础形象（如主角初始立绘、NPC群像模板），且无本地GPU设备，选择平台内嵌Training&Datasets流程：进入“Training & Datasets”→“Your Datasets”→“Create New Dataset”，上传前述合规图集后，填写描述词如“game character front view, clean background, high detail face”并启动训练。
2、若角色需绑定专属画风（如水墨武侠、赛博霓虹）、多部位独立控制（如发型/武器/服装分层替换）或跨项目复用，必须采用kohya_ss本地LoRA训练+上传：使用已训练完成的.safetensors文件，在“Models”→“LoRAs”→“Upload LoRA”中提交，并在生成时于Advanced Settings中手动加载。
3、平台内嵌训练完成后的模型将出现在“Finetuned Models”→“Your Models”，而LoRA上传后仅显示于“LoRAs”标签页，二者在生成界面的调用入口、参数滑块位置及权重生效逻辑完全不同，不可相互替代。
四、角色一致性强化的三重校验配置
即使完成模型训练，若未在生成阶段激活关键校验参数，仍会出现角色五官偏移、服饰颜色跳变、肢体比例异常等问题。以下配置必须同步启用才能保障输出稳定性。
1、在生成设置中开启“Prompt Guidance Scale”值设为7–9，低于7则提示词约束力不足，高于9易引发构图崩坏。
2、强制启用“Image Strength”在图生图模式下固定为0.60±0.05，该值是角色轮廓继承率与新提示注入率的黄金平衡点。
3、在负向提示（Negative Prompt）栏中必须填入：deformed, mutated, disfigured, extra limbs, fused fingers, too many fingers, long neck，此为Leonardo AI针对游戏角色生成验证有效的通用抑制词组。
