训练LiblibAI风格LoRA时须彻底清除图中人物主体、禁用人物关键词打标、正则图必须无生命体、特征抑制权重设0.6、参数严格匹配硬件；否则模型会将人形结构误学为风格特征，导致生成非人物图像时凭空出现人脸肢体。
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在LiblibAI训练风格LoRA时，若原始图集含人物主体（如水墨仕女、赛博朋克街头肖像），模型极易把“人物结构”当作风格特征学进去，导致生成纯风景或静物时凭空冒出人脸、肢体或服饰元素——这不是提示词问题，而是训练数据污染触发的底层特征绑定。
训练前彻底剥离人物主体
打开全部训练图，在Photoshop或Photopea中用「对象选择工具」框选人物全身→按Delete键→选择「内容识别填充」；若背景复杂，改用「套索工具」手动圈出人物轮廓→Ctrl+J新建图层→填充纯白或与背景色一致的单色。这一步必须做，否则AI会把“人形剪影”当成风格纹理的一部分。
导出时检查每张图：放大到200%查看边缘，确认人物区域无残留半透明像素或羽化痕迹——【任何未清除干净的肢体残影都会被LoRA编码为“风格锚点”，后续生图必复现】。
打标环节强制屏蔽人物关键词
上传后进入「裁剪/打标」页面，关闭「自动打标」开关，全部切换为「手动打标」。
对每张图输入标签时，只保留三类词：① 风格核心词（如ink_wash、cyberpunk_lighting）；② 构图词（如full_frame、center_composition）；③ 材质词（如xuan_paper_texture、neon_glow）。
【严禁出现1girl、1boy、portrait、face、human、figure、person等任何人物指向词，连man/woman/scholar都必须删除】。哪怕原图是“水墨竹林中的隐士”，标签也只写ink_wash, bamboo_forest, mist_gradient —— 把人“抹掉”是风格LoRA生效的前提。
正则图必须选无生命体
启用「正则化图像」时，上传5张图必须满足：零人物、零动物、零文字、零可识别面部结构。可用素材包括：宣纸纤维特写、霓虹灯管散射光斑、水彩颜料晕染边缘、金属锈蚀局部、大理石纹路截取。
如果手头只有带人的空镜图（比如“空咖啡馆”），先用AI擦除工具（如Remove.bg）清掉所有桌椅上的人形投影和镜面倒影，再上传——【正则图里混进半个人影，loss曲线会在第300步后突然飙升，模型开始强行往所有图里加手臂】。
高级参数中锁定特征抑制
展开「高级参数」→ 找到「特征抑制权重」滑块→ 拖至0.6位置；若该选项未显示，说明底模不支持，立刻退回重选底模：风格LoRA必须用SD1.5或SDXL，禁用Foundation1.0（它专为物理材质设计，对人物特征抑制为零）。
学习率填3e-4，调度策略选cosine with warmup，Repeat设为6，Epoch设为5；Batch Size按显存填：A10卡填4，V100卡填6。这组参数能压制人物结构权重的学习速度，让模型优先收敛于线条、光影、纹理维度。
训练启动后盯住loss曲线：若前200步内loss下降缓慢（>0.02/步），立即中断→返回检查是否漏删某张图的人物手指或发丝阴影——这种细节最容易逃过肉眼，却最易触发特征绑定。
