课程简介：
本课程是Liblib系列AI模型训练课程，专门聚焦于IP模型训练与电商风格场景生成。课程从零基础开始，系统讲解了AI绘画的基本原理（如Stable Diffusion的文本到图像逻辑）、IP模型训练的完整工作流程（从训练集收集与打标、底模选择，到参数调整、模型测试与评估）。内容覆盖大模型与小模型（LoRA）的区别、业务场景应用（如IP设计、3D电商模型），并深入解析了关键参数调整、数据集优化技巧（如肤色平衡、动作泛化）以及模型商用部署的注意事项，旨在帮助学员掌握从数据准备到产出稳定、可商用模型的全部核心技能。
适人群
主业发展：有IP模型训练工作需求的同学、IP设计工作室等副业变现：想要通过设计IP接商单，开辟副业的同学图兴趣爱好：AIGC、模型训练爱好者
课程目录：
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从专业角度看，当前IP模型训练的核心挑战在于数据质量与参数调优的平衡。分析表明，许多初学者在数据准备阶段即遭遇瓶颈，例如训练集图像分辨率不一致、标注（Tagging）不精确，导致模型难以学习到IP角色的稳定特征。数据显示，一个高质量的LoRA模型通常需要50-100张经过严格筛选和标准前处理的图像，且需涵盖多角度、多表情及业务相关场景（如电商所需的展示姿态）。另外，底模（Base Model）的选择直接影响产出风格与泛化能力——使用写实底微调卡通IP往往事倍功半。所以，系统掌握数据清洗、标签工程与模型适配的原理，是突破“产出不稳定”困境的关键。
针对上述问题，课程的阶段将聚焦于工业化工作流构建与商业化应用。通过引入动态学习率调整、分层训练等进阶技巧，学员能够显著提升模型在复杂提示词下的响应一致性。实践案例表明，结合ControlNet等控制工具，训练后的IP模型可高效生成符合电商要求的场景图（如保持角色特征的同时更换背景与商品），极大缩短设计周期。未来趋势显示，IP模型训练正朝着“轻量化”与“专业化”并行发展：一方面，低参数量、高精度的微调方法（如LoCon）降低了计算门槛；另一方面，针对垂直领域（如潮玩、虚拟偶像）的预训练底模不断涌现。掌握这套从数据到部署的完整技能体系，将使创作者不仅能产出稳定模型，更能灵活适配多元商业需求，在AIGC应用浪潮中建立核心优势。
