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。
訓練角色 LoRA
讓角色一致性最快上手的方式
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。
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。
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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。
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。
運作方式
幾分鐘就能開始，不需要 ML 背景。
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。
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。
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。
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。