为什么要训练lora

训练LoRA的必要性主要体现在对图像相似度的高要求上。虽然有人认为通过单张参考图像或自动化工具（如Facechain）可以达到相似效果，但这些方法在2.5D或写实风格上往往只能做到形似，无法精确还原立体效果。自动化工具虽然简化了流程，但缺乏可操作性，无法满足个性化需求。掌握LoRA训练方法不仅能提升对自动化工具效果的理解，还能增强创造力和对AI工具的掌控能力。学习LoRA不仅是为了提高图像生成质量，更是为了在AI领域挖掘更多机会，成为真正的创造者。

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大部分说不需要人脸lora的，都是对相似度没有太大追求的。

1、单张参考不像

有人说reference、IP Adapter就像了，没必要lora。

但是最后，说这话的还是去炼lora了，所以别信。

一张图像进行参考出图的方法，二次元效果可以的，但到了2.5D或者写实效果上，只能有个形似，毕竟脸是立体的，凭啥一个图参考下，就能画好立体效果？

2、自动化工具可能不满足需求

目前比较看好的自动化算法，要属Facechain，因为这个开源项目一直在优化，有潜力，不过暂时还是有各种风格限制。暂时还没测评，等再优化优化之后，会把测评结果补充到小报童里。

不管怎么样，自动化产品本质上都是训练lora，但是不管是图片处理、打标、参数设置，都是自动的，不能干预，也就不具有可操作性。

既然都来玩SD人像了，还是要自己掌握一套训练lora的方法，以后看见这些自动化工具，效果啥样心里就有数了。

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学会一个工具，是让我们能够有更多的可思考方向。

总有人问我，现在AI工具这么强，等过一段时间随便提几个要求就能做到出图，那学这些有什么意义？

现实情况就是，如果不学，可能连给AI提要求的能力都没有。

如果不学，就很难当上创造者的角色，无法挖掘其中的机会。

所以，找到感兴趣的方向就去深挖吧，欢迎来AI人像方向学些新操作，给家人、自己都做些好玩的图像，先把AI用上再说~

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小结：

本节主要是讲训练lora的必要性，阐述说明了在星九角度来看，训练lora的理由。

思维导图生成中，请稍候...

问题 1： 为什么在人像生成中训练LoRA是必要的？
回答： 训练LoRA可以更好地捕捉人脸的立体特征，尤其是在2.5D或写实风格中，单张参考图像无法达到理想的相似度。

问题 2： 使用自动化工具（如Facechain）是否能完全替代训练LoRA？
回答： 自动化工具虽然方便，但在风格和参数设置上有限制，且无法手动干预，因此无法完全替代训练LoRA的灵活性和精确性。

问题 3： 为什么即使AI工具强大，仍然需要学习训练LoRA？
回答： 学习训练LoRA可以提升对AI工具的理解和操作能力，帮助更好地提出需求并挖掘创造机会，而不是仅仅依赖自动化工具。

问题 4： 训练LoRA对二次元和写实风格的人像生成有何不同影响？
回答： 在二次元风格中，单张参考图像可能足够，但在写实风格中，训练LoRA能更好地还原人脸的立体感和细节。

问题 5： 训练LoRA是否适合初学者？
回答： 是的，初学者可以通过学习训练LoRA掌握AI人像生成的基础，逐步提升技能，并更好地利用AI工具进行创作。

问题 6： 训练LoRA的主要优势是什么？
回答： 训练LoRA的主要优势在于其灵活性和可控性，能够根据需求调整参数和风格，生成更符合预期的人像效果。

问题 7： 为什么说单张参考图像无法完全还原人脸的立体效果？
回答： 人脸是立体的，单张图像只能提供有限的视角和细节，无法全面捕捉面部的深度和特征，因此需要训练LoRA来弥补这一不足。

问题 8： 学习训练LoRA对个人创作有何帮助？
回答： 学习训练LoRA可以提升个人在AI人像生成中的创造力和控制力，帮助制作更具个性化和高质量的作品。

问题 9： 训练LoRA是否适用于所有类型的人像生成？
回答： 训练LoRA适用于多种风格的人像生成，尤其是在需要高相似度和细节还原的场景中，效果更为显著。

问题 10： 如何开始学习训练LoRA？
回答： 可以从了解LoRA的基本原理和工具入手，逐步实践并探索不同参数和风格的应用，结合实际需求进行学习和优化。

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