相关笔记
LoRA 训练需要多少张图片？
关注有效变化，而不是依赖一个适用于所有模型的数量。
先确定概念，再考虑数量
没有一个图片数量能保证所有训练器都得到有效 LoRA。集中的单一概念与广泛的视觉风格需要不同证据。训练器开放后应遵循其实际要求，在准备阶段检查每张图片的作用。
加入有目的的变化
角色训练需要观察：不同视角和表情是否仍呈现相同身份。风格训练需要变化主体，同时保持视觉语言一致。产品训练应展示能区分物体与环境的部件和材质。堆叠近乎相同的图片无法回答这些问题。
移除可避免的干扰
移除损坏文件、无关图片和重复下载的内容。谨慎使用包含界面元素或不希望被学习的标签的截图。统一构图可能有用，但重复背景也可能被误当成概念的一部分。请使用你有权用于训练的文件。
了解工作台检查的范围
图片准备工具支持 JPG、PNG 和 WebP，最多 30 张，每张 15 MB，总计 100 MB。它会读取实际尺寸并拒绝无法解码的文件。这些是浏览器本地限制，不会自动评分清晰度、验证授权、检测视觉近似重复或保证提供商接受。
保留数据集版本记录
将原始图片与 JSON 草稿分开保存，记录添加、移除哪些图片以及原因。比较未来的训练任务时，尽量每次只改变一个主要变量。清晰的版本记录往往比无目的地扩充集合更有价值。