PixAI LoRA 訓練完整教學|資料集、底模、觸發詞一次搞懂(2026)

從零開始的 PixAI LoRA 訓練教學:資料集準備、底模挑選、觸發詞設計,以及角色、畫風、姿勢、服裝四種 LoRA 的訓練重點。


▸ ADVANCED_GUIDE.md

PixAI LoRA 訓練
從零開始的創作者完整教學

想把 PixAI LoRA 訓練從頭跑一遍?這篇就是為你寫的。不管你要把自創角色餵進模型、複製一種喜歡的畫風,還是單純想做一件完美的女僕裝 LoRA — 整套流程都在這裡,一步一步走完。

重點會放在角色 LoRA。它最難搞,但學會之後其他類型幾乎都是換個參數的事。

▸ PREREQUISITE_READING

先補一下 LoRA 的底

▸ VIDEO_GUIDE

▶ 影片版:PixAI LoRA 訓練全流程

這篇文章的影片對照版 → 會在新分頁開啟

→ LoRA 是什麼

先把基本觀念弄清楚

→ LoRA 怎麼用.4 步驟

權重與套用的實作流程

→ 觸發詞指南

把啟動用的關鍵詞設計好

→ 多角色 LoRA

一張圖疊多個 LoRA

▸ START_HERE

邊看邊做的話,先把訓練頁開在旁邊那個分頁。

▸ 到 PixAI 試試看

▸ PART_01

準備資料集
— 成敗大半在這一步

訓練圖就是食材,食材不行,再好的做法也救不回來。開始 PixAI LoRA 訓練之前,資料集準備得如何,幾乎已經決定了成品的水準。

01

▸ STEP_01_RESOLUTION

解析度就是女王 👑

MIN_REQUIRED

512 × 512 px

OPTIMAL_SDXL

768² ~ 1024² px

AVOID

模糊 · 鋸齒 · 圖太小

解析度越高,模型能學到的細節越多。原圖裡不存在的東西,AI 也生不出來。手上有多好的素材就用多好的。

適合 PixAI LoRA 訓練的高解析度訓練圖範例 — 清晰的 1024x1024 品質

✓ GOOD — 高解析度

不適合 LoRA 訓練的低解析度圖範例 — 模糊、有鋸齒

✗ BAD — 模糊

02

▸ STEP_02_CLARITY

特徵要看得清楚

每一張訓練圖都要讓角色的招牌特徵明確露出來。資料集含糊,輸出就跟著含糊。

▸ CAPTURE_THESE

✓ 髮色、髮型、長度與特殊髮飾

✓ 瞳色、眼型、特殊紋樣

✓ 疤痕、刺青、配件

✓ 每張圖都一致的特徵

▸ AVOID_THESE

✗ 一張圖裡有好幾個角色

✗ 臉被陰影吃掉的鏡頭

✗ 遮住關鍵特徵的極端角度

✗ 每張畫得都不太一樣的角色

角色特徵清楚可見的好 LoRA 訓練圖 — 正面全身

✓ GOOD — 特徵清楚

多個角色且特徵被遮住、會讓 AI 混淆的壞 LoRA 訓練圖

✗ BAD — 太含糊

03

▸ STEP_03_CLEANUP

清乾淨畫面:拿掉干擾物

為什麼重要:拿有文字或浮水印的圖去訓練,你的 LoRA 之後會在成品上隨機長出奇怪的字。這些全部先清掉:文字 · 對話框 · 浮水印 · 介面元素

▸ PRO_TIP

真的清不乾淨,就在生成時把 watermark, text 加進負面提示詞。不過事前清掉還是比較保險。用 Flow Edit 就能直接把浮水印擦掉,不需要會修圖軟體。

沒有浮水印的乾淨 PixAI LoRA 訓練圖範例

✓ GOOD — 乾淨

帶浮水印與文字、會讓 AI 學到多餘元素的壞訓練圖

✗ BAD — 有浮水印

04

▸ STEP_04_NORMALIZE

尺寸統一:把規格對齊

理想做法:所有訓練圖盡量同一個尺寸。實際狀況:素材有限的時候很難完全對齊,這沒關係。但不要為了對齊尺寸犧牲畫質。可以的話用批次縮圖軟體處理,比一張張改快得多。

縮圖前的 LoRA 資料集 — 尺寸大小不一

▸ BEFORE — 尺寸不一

批次縮圖後規格一致的 LoRA 訓練資料集

✓ AFTER — 規格一致

▸ STEP_05_DATASET_SIZE

資料集規模 — 各類型建議張數

CHARACTER

15-30

高品質圖片

STYLE

20-40

題材各異的範例

POSE

10-20

姿勢清楚的圖

OUTFIT

15-25

多角度、多光線

▸ PART_02

訓練設定
— 把 LoRA 做出來

資料集就緒之後,就可以正式進入 PixAI LoRA 訓練。到 LoRA 訓練頁,照下面的順序設定。

PixAI LoRA 訓練設定介面 — 完整設定面板

▸ NAMING_CONVENTION

幫作品取名字

取一個講得清楚、搜得到的名字,社群才找得到你的 LoRA。角色名建議中英並列:華語圈使用者搜中文名,海外使用者搜英文名,兩邊都能撈到同一個 LoRA。

▸ EXAMPLE

遐蝶 Castorice | 崩壞:星穹鐵道 (Haruka)

名字重要還有另一個理由:別人每跑一次你的 LoRA,你就累積一次點數回饋。好找的名字直接等於收益。回饋規則整理在 LoRA 返利機制

在 PixAI 上為 LoRA 命名 — 好搜尋的描述式命名範例

▸ CRITICAL_DECISION

挑底模

這是整個 PixAI LoRA 訓練裡最關鍵的一步。底模是地基,後面所有東西都疊在上面。SDXL 那邊要挑哪一支沒把握的話,可以先看 PixAI 怎麼選 SDXL 動漫模型

PixAI LoRA 訓練的底模選擇畫面 — 模型家族列表

▸ THE_GOLDEN_RULE

你平常用哪支底模生圖,就在哪支底模上訓練。平常都跑 Haruka V2 → LoRA 就練在 Haruka V2 上。

⚡ DiT LoRA — 新一代

PixAI 的旗艦 DiT(Diffusion Transformer)模型是目前可訓練的最新架構,細節與提示詞還原度都是另一個檔次。但它的訓練方式跟 SDXL 不同,要另外處理。DiT 系列的提示詞怎麼寫,可以參考 DiT 模型 Prompt 撰寫指南

▸ DEDICATED_GUIDE

DiT LoRA 的參數、資料集準備、相容性條件都不一樣。

支援哪些 PixAI DiT 模型、建議參數怎麼設、資料集怎麼組,全部寫在專門那一篇。

▸ READ_DIT_LORA_GUIDE

🎨 SDXL 模型家族

Illustrious 家族

Haruka · Hoshino · Otome

適合:精緻的動漫畫風

強項:細節保留、角色一致性

Noob 家族

Hinata V2 · Hikari

適合:色彩鮮明、構圖有動感

強項:發色表現、繪畫感

SD 1.5

舊世代模型

適合:傳統動漫感、延續舊作

⚠ 與 SDXL LoRA 不相容

▸ COMPATIBILITY_CHECKLIST.md

[ ] 架構:SDXL · SD 1.5 · DiT

[ ] 模型家族:Illustrious · Noob 等

[ ] 作者在說明頁的建議組合

[ ] 同一底模上成功的社群 LoRA 案例

▸ MAGIC_INCANTATIONS

觸發詞:等於設一組通關密語

觸發詞決定你的 LoRA 好不好用。挑對了它是把精準的工具,挑錯了每次用都要多花力氣繞過去。

PixAI LoRA 觸發詞設定畫面 — 角色啟動關鍵詞

▸ DO_INCLUDE — 固定要素

✓ 眼睛:heterochromia_blue_red

✓ 紋樣:facial_tattoo

✓ 配件:black_tiara

✓ 身體特徵:pointy_ears, fangs

▸ AVOID — 會變動的要素

✗ 服裝細節(會綁死可玩性)

✗ 只有某個姿勢才有的元素

✗ 背景與場景

✗ 任何臨時、會換掉的東西

🔍 懶人法:直接抄 Danbooru 標籤

把 Danbooru 當成觸發詞的參考書:

1. 搜該角色的官方圖,或標籤打得完整的同人圖

2. 看圖片左側列出來的標籤

3. 只複製屬於固定特徵的那些

4. 再按 PixAI 的格式整理一次

⚙️ 觸發詞的結構

▸ TEMPLATE

角色名, 固定特徵, 選用微調, [彈性元素]

▸ EXAMPLE — 遐蝶

Castorice/hsr, long purple hair, low twintails, purple eyes, hair flower, pointy ears, crown of thorns, black tiara

⚠ WHY_AVOID_OUTFIT_DETAILS

把衣服寫死在觸發詞裡,之後每次想換裝都得先把那幾個字刪掉再補。LoRA 的重複使用價值就這樣被削掉了。

▸ READY_WHEN_YOU_ARE

看到這裡,你手上那組資料集已經可以拿去跑第一顆 LoRA 了。

▸ 開啟生成器

▸ PART_03

其他 LoRA 類型
— 快速上手

角色 LoRA 練熟之後,其他類型就是同一套原則加一點調整。速查如下。

畫風 LoRA(Style)

重點:畫風的一致性

資料集:同一畫風 15-20 張

觸發詞:watercolor_soft

服裝 LoRA(Cloth)

重點:衣服的細節

資料集:同一套衣服、多個角度

觸發詞:maid_uniform

姿勢 LoRA(Pose)

重點:身體的擺法

資料集:同一姿勢、不同視角

觸發詞:kneeling_pose

角色 LoRA(Character)

重點:獨一無二的身分

資料集:姿勢與表情盡量多變

觸發詞:scar_cheek

▸ STYLE_LORA

畫風 LoRA 訓練

做法:選定一種畫風,整份資料集都貫徹到底。
觸發詞:簡單、講得明白就好。

watercolor · oil_painting · sketch_style · manga_style · realistic_shading · cel_shaded

資料集重點:技法全部統一,但畫的題材要夠雜,才不會過擬合。挑那些最能代表這個畫風特徵的圖。

水彩畫風 LoRA 訓練範例 — 柔和筆觸技法

watercolor_style

水彩畫風 LoRA 訓練參考 — 展示技法一致性的第二張範例

watercolor_style

▸ POSE_LORA

姿勢 LoRA 訓練

核心:一致性就是全部。同一個目標姿勢,多角度、多種光線都拍進去。

crossed_arms · peace_sign · jumping · sitting_pose · paw_pose

訓練提醒:加一點姿勢上的細微變化,結果會比較自然。可以的話讓不同角色做同一個姿勢。關節、手腳這些關鍵部位不要被擋住。

paw pose 姿勢 LoRA 訓練範例 — 參考圖一

paw_pose

paw pose 姿勢 LoRA 訓練參考 — 確認一致性的另一個角度

paw_pose

▸ OUTFIT_LORA

服裝 LoRA 訓練

重點:同一套衣服,不同角度、不同光線。很適合拿來做自己喜歡的 cos 服、原創設計或主題服裝。
策略:呈現方式盡量多變,衣服本身盡量不變。

📐 多個視角(正面、背面、側面)
💡 換不同的光線條件
🤸 穿著這套衣服的各種姿勢
🔍 特殊部位的清楚特寫
女僕圍裙服裝 LoRA 訓練範例 — 正面細節

maid_apron

女僕圍裙服裝 LoRA 訓練參考 — 確認一致性的另一個角度

maid_apron

▸ POWER_USER_TIP

迭代快一點:多版本 LoRA 與資料集重複使用

第一次訓練就完美的機率不高。PixAI 允許在同一個 LoRA 底下發佈多個版本,你可以調觸發詞、換底模、改資料集,同時保留既有的追蹤者和數據。

💰 5 折 — DATASET_REUSE

用同一份資料集訓練新版本,訓練費用打 5 折。想多試幾輪就多試幾輪。

📖 完整流程:多版本 LoRA 與資料集重用指南 →

▸ KEY_TAKEAWAYS.log

記住這 5 件事

▸ RULE_01

資料集的水準就是 LoRA 的水準 — 準備階段值得花時間。垃圾進、垃圾出。

▸ RULE_02

底模相容性很關鍵 — 訓練用的底模要跟生成用的底模對上。

▸ RULE_03

觸發詞只放固定特徵 — 把服裝和姿勢寫進去,可玩性就沒了。

▸ RULE_04

類型不同,原則一樣 — 角色 LoRA 練會了,其他類型直接套用。

▸ RULE_05

照社群回饋去改 — 你的第一顆 LoRA 不會是最後一顆。

▸ FAQ.log

常見
問題

▸ Q_01

LoRA 訓練是什麼?

LoRA 訓練是教 AI 模型一個新概念 —— 某個角色、某種畫風、某個姿勢或某套服裝 —— 讓它在生成時能穩定重現。PixAI LoRA 訓練完成之後,你可以把它掛在任何相容的底模上,隨時把這個概念叫出來。LoRA 是輕量的外掛檔案,通常 10-200MB,不需要重新訓練整個底模就能改變它的行為。

▸ Q_02

在 PixAI 訓練 LoRA 需要幾張圖?

大部分成功案例落在 10 到 30 張。實際張數看目的:角色 LoRA 通常需要 15-30 張,涵蓋不同角度、表情與光線;畫風 LoRA 用 20-30 張穩定呈現目標風格的圖最有效;姿勢 LoRA 如果姿勢夠乾淨,10-15 張就能成。品質遠比數量重要 —— 20 張清晰有變化的圖,勝過 100 張模糊又重複的。最低解析度:SDXL 底模 512×512,DiT 底模 768×768 起跳。

▸ Q_03

該用哪一支底模訓練 LoRA?

用你平常生圖的那一支。在 Haruka V2 上訓練的 LoRA,配 Haruka V2 表現最好;換成別的底模,結果常常會走樣。底模同時決定了 LoRA 對畫風的理解,以及它之後能搭配哪些模型。想要 DiT 等級的品質,就練在 Tsubaki(DiT.1)或 Tsubaki.2(DiT.2)上;追求精緻動漫畫風,Illustrious 家族(Haruka、Hoshino、Otome)是 SDXL 裡最穩的;想要色彩鮮明、構圖有動感,就挑 Noob 家族(Hinata V2、Hikari)。

▸ Q_04

PixAI LoRA 訓練要跑多久?

看底模架構。SDXL 系列(Haruka V2、Hoshino V2、Otome V2、Hinata V2)通常 15-30 分鐘跑完。Tsubaki 或 Tsubaki.2 的 DiT LoRA 因為模型規模較大,大約需要 70 分鐘。訓練剛開始時顯示的預估時間不一定準,抓上限比較保險。進度隨時可以在個人檔案 → 模型/LoRA 分頁查看。排隊比平常久的原因,寫在 LoRA 訓練常見問題

▸ Q_05

訓練好的 LoRA 可以商用或發到社群嗎?

可以。商業專案、委託接案、社群發文都沒問題。不過如果 LoRA 是用既有角色或受著作權保護的素材訓練的,請遵守權利方的規範。能不能商用,會隨你訓練素材的著作權狀況而不同。自己創作的原創角色與畫風則沒有這層限制。

▸ Q_06

可以在 Tsubaki.2 上訓練 LoRA 嗎?

可以。PixAI 把 Tsubaki.2 當成獨立的 DiT.2 底模支援 LoRA 訓練。跟 SDXL 那種短標籤不同,Tsubaki.2 的 LoRA 建議用比較長的觸發語句(30 字以上,描述核心視覺特徵)。訓練時間大約 70 分鐘。有一點要注意:在其他模型(Tsubaki、Tsubaki v1.1、Tsubaki Flash、Serin)上訓練的 LoRA 在 Tsubaki.2 不會生效,必須指定 Tsubaki.2 重新訓練。用資料集重用功能,可以把現有資料集以 5 折價格搬到 Tsubaki.2。

▸ Q_07

之後還能更新或重新訓練嗎?

可以。你能用更好的資料集或調整過的觸發詞,替既有 LoRA 建立新版本,追蹤者和數據都保留。沿用同一份資料集訓練新版本,訓練費用打 5 折。所有版本都收在同一張 LoRA 模型卡底下管理。完整做法看 多版本 LoRA 指南

▸ Q_08

LoRA 跟底模差在哪?

底模(checkpoint)是用海量資料訓練出來的完整 AI 系統,它自己就能生圖。LoRA(Low-Rank Adaptation)則是一個小小的外掛檔案,把底模的行為往特定角色、畫風或姿勢的方向調。底模像引擎,LoRA 像改裝晶片。容量上是數 GB 對 10-200MB,訓練時間是好幾天對幾十分鐘,需要的圖是好幾千張對 15-30 張。在 PixAI,你一定先載入底模,LoRA 則是選擇性疊上去的。觀念整理可以看 模型 vs LoRA 基礎觀念

▸ Q_09

PixAI LoRA 訓練是免費的嗎?

訓練需要點數,不過會員方案每月都附贈免費訓練次數。Starter 每月 3 次、Hobbyist 5 次,更高階的方案更多。如果沿用先前上傳、沒有修改過的資料集,系統會自動給 5 折。沒有會員的免費使用者,也能用每天領到的點數去訓練,並不是付費才開得了門。點數怎麼累積,整理在 免費點數完整指南

▸ READY_TO_DEPLOY

今天就把第一顆 LoRA 跑出來

PixAI LoRA 訓練需要知道的,這篇都寫完了。不管是把自創角色帶進畫面,還是複製一種你很想要的畫風,這些方法足夠當你的起點。社群等著看你做出什麼。

▸ START_TRAINING

📚 接著看

▸ NEXT_STEP

LoRA 權重設定 →

把做好的 LoRA 強度調到剛好。

▸ DIT_TRAINING

DiT LoRA 訓練 →

在旗艦 DiT 模型上訓練 LoRA 的做法。

▸ APPLY_LORAS

LoRA 疊加實戰指南 →

把自己做的 LoRA 跟別的疊在一起用。

內容索引