如果你说的是 LiblibAI（哩布哩布AI），训练通常指在线训练 LoRA。大致流程如下：
1. 注册并登录 LiblibAI，进入“训练”或“模型训练”页面。部分训练需要实名认证，或消耗算力点。
2. 准备素材。角色、物品建议 20～50 张，风格建议 50～200 张。图片要清晰、主体一致，分辨率尽量统一，去掉模糊、重复、水印和无关内容。
3. 选择训练类型和底模。常见是 LoRA，底模可选 SD 1.5、SDXL、Flux 等。底模要和之后生成图片时使用的底模匹配。
4. 上传图片并打标。给每张图写标签；角色训练可设一个唯一触发词，例如“mychar”；风格训练可设“mystyle”。标签要准确，不要保留大量无关的自动标签。
5. 设置参数。新手可先用平台推荐参数，例如学习率约 1e4，训练轮数 10～20，batch size 1～2，保存间隔按默认。不同底模参数不同，不要直接照搬所有教程。
6. 开始训练。提交后等待排队和训练，完成后在“我的模型”或训练记录中查看。
7. 测试和迭代。用不同权重、提示词、采样器测试效果。过拟合就减少步数或优化图片，欠拟合就增加步数或改进标签。
8. 发布或使用。满意后可发布到 LiblibAI，也可在线生成或下载模型。
如果你说的是“本地训练后上传到 LiblibAI”，常用工具是 Kohya_ss、秋叶 LoRA 训练包、Diffusers 等。训练完导出 safetensors 文件，再在 LiblibAI 上传模型。具体按钮、价格和规则以 LiblibAI 官网当前页面为准。 |
|
