训练100+个Krea 2角色LoRA后:数据质量比数量更决定相似度
Cold-Worldliness5392 · reddit · 2026-10-08
作者分享数月内训练上百个 Krea 2 角色 LoRA 的实战经验，核心结论是更多训练不等于更高相似度。
关键经验：
- 数据质量 > 数据量：30 张真正有用的图胜过 100 张平庸的图。常见问题包括近似重复图过多、重度滤镜/修脸、低分辨率、单一角度占比过高、年龄外貌差异大、合照中人物太小、同一组写真图过多。
- 只覆盖脸部不够：LoRA 可能脸很像但完全不知道肩以下长什么样。需要混合特写、半身、全身、正侧背面、不同表情/光照/服装，目标是「理解这个人」而非「认出这张脸」。
- 过度相似的数据会降低灵活性：若 70% 数据是同一发型/角度/穿搭，模型会把这些当成本人特征。
- 最后一个 epoch 未必最好：作者现在保存多个 checkpoint 逐一测试，早期 checkpoint 常有更好的人脸相似度、更自然的皮肤、更少过拟合痕迹。checkpoint 选择本身就是训练的一部分。
- 要在数据舒适区外测试：换服装、换发型、非常规机位、运动姿势等场景下身份是否保持，才算完成。
- 体型会漂移：Krea 2 可以脸部极像但身体趋向通用体型，需要专门的体型校验 prompt（身高、肩宽、肌肉量等）。
- 触发词的作用比想象中小，数据质量和训练质量更关键。
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