结合SAM 3D进行LoRA训练，精准还原人物全身体型
tekprodfx16 · reddit · 2026-07-14
开发者 Fork 了 AI Toolkit 项目，引入 Meta 的 SAM 3D Body 模型，解决了常规 LoRA 训练在生成全身像时体型（身高、比例）容易漂移的问题。
训练机制：
- 第一阶段（约200步）：常规的 LoRA/LoKr 训练，仅基于参考照片。
- 第二阶段（15-60步）：模型生成图像后，SAM 3D 会扫描生成图与参考图的体型，通过损失函数强制 LoRA 学习真实人物的 3D 身体特征（而非仅靠文本描述猜测）。
性能与兼容性：
- 在 RTX 5090 上，仅训练人脸约需 30 分钟，加入 3D 体型扫描后约需 60 分钟。
- 目前支持 Krea 2 模型，Ideogram 4 支持正在开发中。
作者已开源该项目，大幅提升了 AI 绘画中角色全身像的真实感与一致性。
所属事件:结合SAM 3D进行LoRA训练精准还原全身像(2 条相关)→
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