Krea 2 角色 LoRA 控制变量实测：0.5 MP 是甜点，1.0 MP 反而过拟合
Cold-Worldliness5392 · reddit · 2026-09-28
作者在 RTX5090（runpod + Fizgig）上用同一套 35 张 Guy Fieri 数据集做了控制变量训练对比，四个变体：0.25/0.5/1.0 MP LoRA 与 0.5 MP LoKR（LoKR 仅把学习率从 5e-5 提到 1e-4），统一 20 epochs、同数据集/提示词/种子/推理流程，strength 1.0。
训练时间：0.25 MP 约 10 分钟，0.5 MP 约 18 分钟，1.0 MP 约 34 分钟，LoKR 约 23 分钟——即使最高分辨率也远快于旧的长时间训练流程。
核心发现：
- 0.25 MP 已经相当能打，超出「0.25 太低」的普遍预期，身份还原仍可用。
- 0.5 MP 是甜点：面部结构更好、细节更自然、相似度与灵活性平衡最佳。
- 1.0 MP 增加微细节的同时也更易过绑定数据集的风格包袱：头像素材里 0.25 MP 没项链、0.5 MP 有细链、1.0 MP 出现大钻石绳——模型学的不只是身份，还有「Guy Fieri 视觉全套」，更趋漫画化。结论：更多细节不等于更好的身份学习。
- LoKR 表现亮眼：比 1.0 MP LoRA 保留更多细节结构又避免漫画化，比 0.5 MP LoRA 略精致。
生产建议：0.5 MP + 20 epochs + rank 8 LoRA 作基线，0.5 MP LoKR 值得继续测试。作者计划在另一角色上复验结论。
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