500 张图训出的 SD1.5 LoRA 人脸全崩,作者求助诊断
Available_Fondant_11 · reddit · 2026-09-08
一位学生项目作者用 500 张 Openverse API 抓取的开放版权图片(BLIP 自动打标 + 触发词前缀),基于 SD1.5 训练 rank 8 LoRA(1e-4 学习率、约 1500 步、512 分辨率),用于生成乌干达本地化健康教育插画。
问题:生成结果中背景、服装、场景都正常,唯独人脸扭曲失真;叠 comic checkpoint 排除了底模不匹配,img2img 不用 LoRA 时人脸正常,指向 LoRA 训练本身。
其猜测:未做数据筛选,大量小脸、侧脸、合影、低分辨率图污染训练集。求证是否还有其他常见原因(rank/步数配比、过拟合、BLIP 标注质量等)以及人脸数据集的筛选最佳实践。
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