从24张图开始，训练一个人物LoRA

下载后，从这里开始

1. 打开包内的 README.md，再看 操作指南第0步。
2. 确认当前显卡价格和预算，开机后先设定时关机，通过SSH连接。
3. 按指南上传、安装、检查数据和下载模型，先跑20步测试，再正式训练。
4. 对照检查效果，重新加载生成新图，下载并校验成果，最后确认关机。

主流程直接使用随包数据；自己制作候选图是指南末尾的独立分支，不必第一次就全部重做。

包里有什么

24张训练图和图片描述、审核清单、母图、固定模型版本、训练配置、训练与检查脚本、操作指南、术语速查和来源说明。

不包含底模权重、现成LoRA、真人照片、账号凭据或旧训练输出。模型需按指南另行下载，人物LoRA由你本轮训练得到。

三篇长文，按这个顺序读

1. 先动手：把一次人物微调的过程摊开看

   从选模型到保存成果，完成第一次训练。

   本篇跟练资料已开放 · 长文发布后补阅读链接

2. 再理解：LoRA、底模、权重到底是什么？

   拿同一个案例解释术语和参数。

   待更新

3. 会使用：训完怎么出图，效果不好怎么改？

   从重新调用到比较版本、检查数据与生成条件。

   待更新

在X查看后续更新

开始前，确认这几件事

本案例是图像生成模型微调，不是聊天语言模型。原实验已完成，公开资料包通过离线检查，但尚未在全新云实例上另跑一次端到端训练。

原实验正式训练约11分37秒，云实例实际费用2.71元。它们不是全流程时间或固定报价；安装、下载、生成和备份也占用开机时间。

训练图偏正脸，效果不保证每次锁定同一张脸。以后换自己的照片，应另做私有数据和训练，人物权重也不要直接公开。第三方模型的许可与使用限制以对应仓库为准。