用 LiblibAI 从模型库选型到在线训练 LoRA 并出图

LiblibAI 是一个以模型分享为核心的 AI 创作平台：它把「找模型」「出图」「训练自己的 LoRA」三件事放在同一个站点里完成。对使用者来说，最直接的价值是模型库——平台上汇集了十万量级的社区模型，选中一个模型就能直接进入生成界面，不需要在本地部署 WebUI 或 ComfyUI，也不需要管理几十 GB 的权重文件。当现成模型无法复现某个画风或角色时，还可以在同一平台上传自己的素材训练 LoRA，训练完成后直接在生成页调用。

这篇教程面向希望完整走通「选模型 → 出图 → 训练 LoRA → 调用与分享」这条链路的人，尤其是中国大陆以外、需要先评估注册与付费可行性的用户。如果你只是想先摸清平台的操作路径，可以配合站内的 LiblibAI 工具页一起看。需要提前说明的是：平台的界面与官方帮助文档以中文为主，注册环节通常依赖中国大陆手机号、微信或 QQ 账号，价格与配额也会随地区和访问时间变化，因此下文凡是涉及价格、额度、版本的地方，都请以官网当前显示的信息为准。

准备工作

账号与登录方式

开始之前先解决账号问题。LiblibAI 的注册通常需要中国大陆手机号、微信或 QQ 账号之一。如果你身处中国大陆以外，这一步是最容易卡住的地方，建议在决定购买任何付费方案之前，先确认自己手上的手机号或邮箱能否走完注册与登录流程。不要先付费再验证登录，顺序反了会带来不必要的麻烦。

确认底模兼容性

这是最容易被忽略、但返工成本最高的一项准备。LoRA 是依附于特定底模（base model）的：训练时用的底模和出图时用的底模如果不一致，风格往往无法准确复现。所以在准备训练素材之前，就要先定下打算使用哪个底模，并确认你选中的底模与计划训练的 LoRA 类型匹配。先定底模、再备素材，可以避免整套素材白做一遍。

素材格式与数量

在线训练支持 PNG、JPG、JPEG 三种图片格式。上传数量上限为 200 张，订阅用户可扩展到 600 张。数量不是关键，质量才是：训练主体必须在图片中清晰可见。建议先满足基本的格式与数量要求，把素材质量打磨好，而不是一上来就冲着上传上限堆图。

浏览器与网络

平台的核心操作都在网页端完成，包括模型浏览、在线生图与在线模型训练，因此一个能稳定访问站点的浏览器环境是前提。由于界面与文档以中文为主，不熟悉中文的读者需要预留一些对照理解的时间，尤其是参数名称与按钮文案。

操作步骤

第一步：从模型库进入生成界面

整个流程的入口是模型库。在模型库中浏览并选中一个模型后，页面会直接把你带到生成界面。也就是说，「选模型」和「进生成页」是连贯的一步，不需要另外找入口。选模型时重点看两件事：这个模型属于哪一类底模，以及它的详情页上标注的使用条件。

第二步：选择文生图或图生图

进入生成界面后，在「在线生图」入口下有两种模式可选，它们的区别只在起点：

对比项	文生图	图生图
起点	文字提示词	一张参考图
入口	在线生图	在线生图
额外步骤	无	填写提示词前先上传参考图
适合场景	从零开始创作	保持构图与画面氛围

如果你心里已经有明确的画面，用文生图；如果你希望沿用某张图的构图或整体氛围，用图生图，并在写提示词之前先把参考图传上去。

第三步：组织提示词

文生图的提示词建议按这个顺序组织：主体描述 → 细节特征 → 艺术风格 → 质量增强。这个顺序的作用是让模型先抓住「画什么」，再逐步补充「怎么画」。

权重调节用括号控制：圆括号 () 提高权重，方括号 [] 降低权重。不想要的元素写进负向提示词（Negative prompt）字段，而不是在正向提示词里反复否定。

第四步：设置生成参数

一组可用的起步参数如下：

• 采样步数：20–28 步
• 采样器：DPM++ 2M Karras
• 分辨率：1024×1024

按这组参数，单张图生成大约需要 15 秒。这些数值只是起点，不是标准答案——生成本身带有随机性，需要根据实际结果调整提示词与参数。

第五步：排查不理想的结果

出图不满意时，先别急着改采样步数或换采样器。优先回头检查提示词的结构与权重分配：关键词的排列顺序往往比数值参数更影响结果，调整顺序通常比微调参数更有效。确认提示词没问题之后，再考虑动采样参数。

第六步：进入在线模型训练

如果反复调整提示词也无法复现某个特定画风或角色，就需要训练自己的 LoRA。LiblibAI 提供在线训练环境，不需要本地显卡，也不用自己部署训练脚本。进入「在线模型训练」页面，上传准备好的图片素材即可。

第七步：核对训练预设

训练页面上有训练类型的下拉选项，例如 SDXL、人像（Portrait）、二次元（ACG）等。这些预设的名称和可选范围可能随平台更新而变化，所以每次开训前都要亲自看一眼下拉菜单里当前有哪些选项，不要照搬别处看到的旧预设名。选错预设会直接影响训练结果与后续的底模匹配。

第八步：在生成页调用训练好的 LoRA

训练完成后，LoRA 会出现在生成界面的「我的 LoRA」里。选中它，就能把它应用到你选定的底模上。因为训练与生成在同一个平台内打通，中间不需要手动下载、搬运或安装模型文件，这是在线训练相比本地训练最省事的一环。

第九步：分享模型时区分可见性与授权

分享模型时要分清两个完全不同的概念：可见性决定谁能看到这个模型，授权决定别人能拿它做什么。可见性大致有三档：

• 公开（Public）：所有用户可见、可搜索、可下载。
• 不公开列出（Unlisted）：只能通过直接链接访问。
• 私有（Private）：仅创建者本人可见，需要 Pro 或 Premium 订阅。

这几档的具体划分来自社区观察，实际设置项请以平台界面当前显示为准。

一个完整示例

下面把上面的步骤串成一条最小可跑通的路径，假设目标是做一套统一画风的插画。

1. 定底模。先在模型库里挑一个底模，记下它属于哪一类（例如 SDXL 系）。这一步决定了后面训练预设的选择。
2. 先免费试出图。从模型库选中该模型进入生成界面，用文生图跑几张，确认这个底模的基础风格符合预期。提示词按「主体描述 → 细节特征 → 艺术风格 → 质量增强」写，权重用 () 和 [] 调，不想要的写进负向提示词。
3. 参数起步。采样步数 20–28，采样器 DPM++ 2M Karras，分辨率 1024×1024。单张约 15 秒出图。
4. 判断是否需要训练。如果试出来的图始终无法贴近你要的那个画风或角色，就转去训练 LoRA；如果已经够用，就停在这一步，不必额外投入。
5. 准备素材。整理 PNG / JPG / JPEG 图片，确保训练主体清晰可见，数量控制在 200 张以内（订阅可到 600 张）。
6. 开训。进入「在线模型训练」页面上传素材，先打开训练类型下拉菜单，确认当前可选的预设，再选与第 1 步底模匹配的那一项，启动训练。
7. 调用。训练完成后回到生成界面，在「我的 LoRA」里选中刚训好的模型，套在同一个底模上出图。
8. 决定是否分享。如果要发布，先选可见性（公开 / 不公开列出 / 私有），再单独确认授权条款——公开可见不等于允许商用。

这条路径的关键在于顺序：先免费验证底模，再决定是否训练，最后才考虑升级账号。按这个顺序走，可以在不产生额外支出的前提下把平台能力摸清楚。

注意事项

注册门槛

注册通常依赖中国大陆手机号、微信或 QQ 账号。中国大陆以外的用户应先验证自己的手机号或邮箱能否完成注册，再考虑付费方案。

价格与地区差异

计费方式是免费算力、付费会员与按点数充值三者混合。不同地区（例如日本与美国）显示的价格可能差异明显。购买前务必查看自己账号界面里当下显示的价格，不要依据别处看到的价格做判断。所有价格、配额与会员权益请以官网当前信息为准。

可见性不等于商用授权

把模型设为公开，只是让别人能看到和下载，并不自动授予商用权利。商用与否由模型的具体授权条款和作者声明决定。使用任何模型（包括自己训练后分享的模型）之前，都要单独查看模型详情页上的授权说明，不要用可见性设置去推断授权范围。

底模不匹配会导致风格失真

训练与生成使用不同底模时，LoRA 的风格可能无法准确复现。这是训练前就必须确认底模的原因，也是训练预设必须与底模对应的原因。

预设名称会变

训练类型下拉菜单中的选项可能随平台更新调整。每次开训前现场核对，不要依赖外部教程里写的预设名。

参数只是起点

20–28 步、DPM++ 2M Karras、1024×1024 这组推荐值只是可用的起点。生成带随机性，结果不理想时优先调整提示词结构与关键词顺序，而不是一味加大步数或更换采样器。

素材质量优先于数量

上传上限是 200 张（订阅 600 张），但堆满上限并不等于训练效果更好。主体清晰、风格一致的素材比数量更重要。