95%
比完整微調少很多參數
LoRA 只新增輕量級適配層，不會重寫整個模型。
LoRA 訓練工具
線上 LoRA 訓練，打造一致的 AI 角色
把少量參考圖轉成可重複使用的角色 LoRA。保留同一張臉與角色特質，同時生成無限變化──新姿勢、服裝、場景都沒問題。
10–30 張圖片 → 15–30 分鐘 → 可直接上線使用的一致性。
Training plan
讓角色一致性最快上手的方式
1-10min
一般訓練時間
足夠快，方便反覆調整；也足夠穩定，適合正式工作流程。
1-10MB
一般 LoRA 檔案大小
體積小、好攜帶，可重複使用也能疊加。
10-30
所需參考圖片數
精選資料集，比一大堆雜亂資料夾更有效。
Built for the work
讓人很有感的核心功能
LoRA 訓練：打造真正能在實務中維持一致性的客製角色模型。
訓練速度快
幾分鐘就能完成，不用等好幾天。像創作者一樣反覆打磨，不像研究室那樣漫長。
角色一致性更穩
每次生成都能維持相同的眼睛、鼻子、嘴巴與比例，不再出現身份漂移。
只需少量訓練資料
只要 10–30 張精挑細選的參考圖，就能有不錯的成果。
模型體積小
2–10MB 的適配器方便儲存、分享，並可跨專案重用。
保留原有風格
在更換場景時，仍可保留你的藝術語言——線條、配色、構圖都不會丟。
彈性微調
從嚴格鎖定身份，到較柔性的風格引導，都能依需求調整。
可疊加多模型
將角色 LoRA 與風格 LoRA 結合，取得更深層的控制力。
可直接投入生產
可用於漫畫、遊戲、分鏡、行銷與系列化內容產出。
Foundation
什麼是 LoRA 訓練？
LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩適配）是一種參數效率高的微調技術，能在不修改模型數百萬核心權重的情況下，教會既有模型新的特定知識。它透過新增小型適配層來學習，所需算力大幅降低，卻仍能保有很高的還原度。你可以把它想成是訓練一位 AI 繪師，讓它認得並持續重現你的角色 DNA：臉部比例、表情、配件與風格線索。只要 10–30 張精選圖片，就能解鎖無限一致的生成結果，應用在漫畫分鏡、遊戲素材、故事板與品牌角色上。
Continuity
為什麼角色一致性很重要
在視覺敘事裡，一致性就是信任的基礎。當角色在不同場景中的臉型、髮長、眼型或比例忽然改變，觀眾會立刻感受到違和。一般文字生成圖片是非決定性的：同一段提示詞，每次都可能生成不同身份。LoRA 訓練則能把身份編碼成可重複使用的模型，讓角色在各種變化下依然可辨識。
完美的臉部一致性
每次生成都能維持相同的眼睛、鼻子、嘴巴與比例。
保留風格
在不同場景與構圖中維持你的美術方向。
表情更有彈性
能切換不同情緒，同時不失去身份特徵。
姿勢與鏡頭可變化
可自由切換角度與取景，角色仍保持一致。
服裝與配件可替換
更換衣著、道具與細節，不會造成臉部漂移。
適應不同場景
在不同光線、背景與氛圍下依然一眼可認。
How the method works
LoRA 背後的原理
完整微調會重寫模型的核心權重——成本高、較脆弱，也容易過擬合。LoRA 則保留基礎模型不變，透過輕量級適配器學習低秩更新。你可以得到針對性的學習效果（身份、風格、概念），同時擁有更少的參數、更小的檔案與更快的訓練速度，非常適合創作者快速迭代的工作流程。
01 / Proof in the output
小資料集，也能建立強身份
讓模型認得你的角色是誰。精選參考集能鎖定臉部與關鍵設計線索，讓每次新生成都仍像同一個人。
02 / Proof in the output
像創作者一樣反覆打磨，不像實驗室
訓練、測試、調整、再重來。逐步調整身份強度、風格遵循度與彈性，直到成果符合你的生產需求——無論是漫畫頁面、遊戲、行銷或系列內容。
Detailed process
運作方式
幾分鐘就能開始，不需要 ML 背景。
Step 01
準備參考圖片
蒐集 10–30 張高品質圖片，包含不同姿勢、角度與表情，但要保持身份一致。裁切清楚，避免重度濾鏡與混雜主體。
Step 02
設定訓練參數
選擇基礎模型（動漫／寫實／藝術），再設定 epoch 與 learning rate。我們的預設值足以應付多數情況；若需要更高精度，也有進階控制可用。
Step 03
訓練你的客製模型
開始訓練並監看進度。多數任務會在 15–30 分鐘內完成，視資料集與複雜度而定。
Step 04
用你的 LoRA 進行生成
使用已訓練好的 LoRA 生成一致的變化：服裝、姿勢、場景、光線與表情都能換，但身份不會跑掉。
Explore the full workflow, evaluation criteria, and creator evidence
Where it fits
使用情境
創作者如何用 LoRA 訓練在不犧牲身份一致性的前提下擴大量產能。
漫畫與漫畫創作
為漫畫系列、網路漫畫與圖像小說生成跨越數百格的一致角色——從第一章一路到完結篇。
遊戲角色素材
為主角、NPC 與造型皮膚製作角色立繪、頭像、關鍵美術與不同情緒狀態變化。
視覺小說製作
建立完整的表情與服裝組合，同時維持整個故事的連貫性。
角色設定表開發
為動畫與遊戲團隊生成包含角度、表情與服裝套組的設計表。
品牌吉祥物創作
透過一致的吉祥物模型，在行銷、社群、周邊與廣告中維持品牌識別。
動畫前期製作
在進入正式製作前，先建立故事板、概念場景與角色研究圖。
社群內容
透過持續一致的角色貼文與活動內容，強化受眾辨識度。
周邊商品設計
為收藏品與商品線製作可直接印製的角色圖，並維持一致表現。
Output gallery
作品集
結合 LoRA 訓練與角色工作室，你可以做出的內容範例。
Workflow
LoRA 訓練如何運作
適合持續產出一致角色的實用工作流程。
準備資料集
蒐集能代表同一角色在不同角度、表情與光線下的圖片。資料越乾淨，一致性通常越好。
訓練 LoRA
執行輕量訓練任務，學習身份／風格訊號，同時避免過擬合。
一致生成
在角色工作室中使用訓練完成的 LoRA，生成新的場景、服裝與姿勢，同時維持臉部穩定。
Where it earns its place
為什麼要訓練 LoRA
一致性，才能把好看的圖變成真正可用的故事產線。
跨場景的穩定身份
更換背景、鏡頭角度或服裝時，仍能保持同一張角色臉。
更快的迭代
一旦角色身份被捕捉好，你就不必為了對齊角色而反覆重抽。
更好的系列連貫性
適合漫畫、日漫、網路漫畫、縮圖，以及任何多張圖敘事工作流程。
創作者等級的控制力
訓練、測試、調整——目標是可重複的生產輸出，而不是一次性的展示。
可重複使用的素材
把訓練好的 LoRA 當成可重用的角色素材，帶進新專案。
可與角色工作室搭配
直接前往 /new/characters 進行生成、細修，並持續擴充你的角色陣容。
FAQ
常見問題
LoRA 訓練需要多少張圖片？
通常需要 10–30 張精選圖片。可以有一些變化（角度、表情、光線），但身份必須一致。乾淨的資料比大量資料更重要。
什麼樣的資料集才算好？
主體清楚、身份一致、視角多樣、光線良好，且裁切乾淨。請避免混雜主體、極端濾鏡、嚴重遮擋，或同一套資料中出現差異過大的風格。
角色在不同服裝和場景下還會一致嗎？
會——只要訓練得當，LoRA 就能在你變更提示詞、服裝、環境與光線時，仍保留臉部身份。
LoRA 訓練要多久？
多數任務會在 15–30 分鐘內完成，實際時間取決於資料集大小與複雜度。
LoRA 和完整微調有什麼差別？
完整微調會更新模型中很大一部分權重（算力需求更高，也更容易過擬合）。LoRA 則是學習輕量級的適配層（更快、更小，也更容易重用）。
可以組合多個 LoRA 模型嗎？
很多情況下可以。把角色 LoRA 與風格 LoRA 疊加，通常能取得更深層的控制——在維持身份穩定的同時改變美術方向。
LoRA 模型可以商用嗎？
你在 LlamaGen 上創作出的內容歸你所有。請確認你的資料集與提示詞有尊重第三方權利與智慧財產。
訓練完成的 LoRA 要在哪裡使用？
打開 /new/characters 的角色工作室，使用訓練完成的角色身份生成新圖片。
準備好建立你的角色陣容了嗎？
訓練一次，就能長期使用——每個場景都維持一致的臉。