本套LoRA训练进阶课，专为想提升炼模能力的学习者打造，从基础到高阶系统拆解LoRA训练全流程。课程先通俗讲解LoRA本质、SD底层逻辑及炼制基本流程，扫清认知障碍；再深入教学素材搜集处理、精细化打标核心技巧，详解炼制关键参数及参数间的关联逻辑，掌握LoRA分层与保存方法。额外配套正则知识、复印法等进阶加餐内容，分享实战经验心得。最后通过从0训练3D新年IP模型的完整案例落地实操，让学员切实掌握高阶炼模技能，轻松炼制出符合需求的优质LoRA模型。
课程目录：
├01LoRA到底是什么.mp4
├02SD的底层逻辑与炼制LoRA的基本流程.mp4
├03如何搜集素材、处理素材.mp4
├04如何精细化打标.mp4
├05炼制LoRA的重要参数及参数关系.mp4
├06LoRA的分层及保存方法.mp4
├07进阶加餐——正则是什么.mp4
├08进阶加餐——复印法、差异提取法、垃圾法.mp4
├09结束语——炼LoRA的经验心得.mp4
├10从0开始训练你的3D新年IP模型.mp4
在具体操作层面，建议建立高质量的素材库。你可以从多个角度搜集目标主题的清晰图片，确保主体突出、背景简洁。处理素材时，推荐使用自动裁剪工具统一尺寸，并通过轻微的色彩调整和锐化来提升图像一致性，这是模型学习稳定特征的基础。精细化打标是炼制优质LoRA的核心环节。
你可以先利用WD14等自动打标工具生成初始标签，然后进行人工精修。关键在于精确描述主体特征与风格，例如对于3D新年IP模型，需着重标注“卡通渲染”、“春节服饰”、“吉祥物”等核心概念，同时剔除无关的背景标签。在训练阶段，合理设置学习率与训练步数至关重要，建议采用较低的学习率配合较多的步数进行微调，并善用分层控制技术来分别调节模型对风格与内容的拟合程度，从而炼制出既生动又可控的个性化模型。
