LiblibAI提交LoRA训练前须人工核验图像规格、文件命名、标签内容与参数配置四项硬性条件，任一不达标将导致静默失败或训练异常；图像需为768×768或1024×1024正方形，数量20–50张（人脸类15–20张且全正面），文件名仅含半角数字、英文、下划线，格式为JPEG 100%质量并清除EXIF；每图对应同名txt标签，以唯一触发词开头、半角逗号分隔，删减冗余词；底模按题材选择SD1.5/SDXL/Foundation1.0，关闭混合精度训练，预览提示词前置触发词，Repeat与Epoch依图片量合理设置。
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在LiblibAI提交LoRA训练任务前，必须人工核验图像规格、文件命名、标签内容与参数配置四项硬性条件，任意一项不达标都会导致上传静默失败、打标异常或训练中途终止——比如loss突变为nan、预览图完全不带LoRA特征、生成结果与原图风格毫无关联。
检查训练图是否全部合规
打开文件夹，逐张确认每张图都是正方形，且分辨率严格为【768×768或1024×1024】。其他尺寸（如896×896、512×512）会被平台自动插值拉伸，导致线条断裂、边缘模糊、材质细节丢失，但系统不会报错，错误直接进入训练流程。
用看图软件右键属性查看实际像素值，别信文件名里写的“768”。很多用户用手机截图后未裁剪就重命名，结果上传的是1170×2532的竖构图，系统强制缩放后人物被压扁成宽脸。
检查图片数量是否在20–50张之间。人脸迁移类可压缩至15–20张，但【必须全部为正面清晰人像，无遮挡、无侧脸、无背影】，否则触发词生效后会出现半边脸缺失或五官错位。
检查文件命名与格式
文件名只能含半角数字、英文、下划线，例如01_ink_wash_scholar.jpg。严禁出现空格、“-”、中文括号、全角逗号、冒号、顿号，连“01-水墨人物.jpg”这种带短横线的都会被判定非法并静默跳过。
所有图片必须保存为JPEG格式，压缩质量设为100%。PNG可能携带透明通道，导致打标模块误识别背景为关键词；HEIC格式必须手动转JPEG，iCloud自动下载的HEIC即使改后缀也不生效。
删除每张图的EXIF信息中的GPS坐标和设备型号。LiblibAI打标模块会读取这些字段，生成错误标签如“iPhone_15_Pro”，污染权重且无法在后台手动删除。
检查标签内容与触发词逻辑
每张图对应一个同名.txt文件，内容用英文逗号分隔，标点必须是半角。全角逗号会导致整张图标签解析失败，但平台不提示，只静默跳过。
标签中必须包含你设定的【唯一触发词】，且前置。例如训练“水墨人物”LoRA，触发词定为ink_wash，则每张图的标签都应以ink_wash开头，如ink_wash, scholar, soft_brush —— 若写成scholar, ink_wash, white_space，触发词被淹没，训练完成也无法调用。
删掉所有形容词和场景词。打标完成后，逐张点开自动生成的标签，把“young Chinese woman, studio lighting, soft smile”精简为“ink_wash, 1girl”，多一个逗号或一个无关词都可能让模型学偏。
检查赛博丹炉中的关键参数
第一步：确认底模选择正确——人像/ACG类选SD1.5；写实建筑/产品摄影选SDXL；PVC/金属/玻璃质感选Foundation1.0。选错底模，后续所有参数都白调，模型根本学不会高光反射或宣纸晕染逻辑。
第二步：关闭【混合精度训练】开关。这是LiblibAI云端环境最常触发NaN Loss的开关，开着必炸，训练会在第3–5轮突然中断，日志只显示“loss=nan”，无其他报错提示。
第三步：在“模型效果预览提示词”框中填入含触发词的短句，且触发词必须放在最前面，例如ink_wash, scholar figure, soft ink gradient。漏掉触发词，预览图就不会带LoRA特征，你根本看不出训练是否生效。
第四步：检查高级参数中Repeat与Epoch组合是否匹配图片量。素材≤20张时Repeat填7或8；30张左右填6；40张以上填8。Epoch先试5和8两个值，不要直接拉到12——小数据集Epoch过高只会过拟合，生成图细节崩坏。
