AI I024: 从0到1训练自己的AI女友极简Lora数据集生成和训练教程

2025年11月3日星期一

很多同学可能想训练一个属于自己的Lora，但是苦于没有自己的数据集，也担心训练太复杂学不会，今天为大家提供一个完全在线的Lora训练极简教程，从图片生成到Wan2.2的训练。

第一步：生成第一张定妆照

如果你还没有自己的训练数据，那么可以先使用Wan2.2的文生图工作流来生成自己喜欢的女友，之所以推荐Wan2.2来出图，是因为是目前开源里面生成人像的写实感最好的。

工作流：https://www.runninghub.cn/post/1950865650615001089?inviteCode=3a31eec9

喜欢简洁一些的可以直接使用AI应用，喜欢看运行过程的可以使用工作流。以AI应用为例，只需要填写提示词、选择出图比例即可。

如果没有很具体的想法可以写比较简单的提示词来抽卡，如"写实人像，一个18岁的亚洲女人，女团成员，可爱甜美，彩色挑染的头发，中等胸部，半身照，站姿，背景是白色的墙"。比例推荐使用1:1的方形图片，因为这个无论用于训练Flux、Qwen-image还是Wan2.2都是通用的。

第二步：批量生成数据集

当抽到自己满意的图像就可以使用Qwen-Edit工作流来批量生成数据集，千问2509的编辑模型其实人物一致性算是可以了，用来生成数据集是可用的。

工作流：https://www.runninghub.cn/post/1984548372017201153?inviteCode=3a31eec9

使用这个工作流只需要上传一张图片即可，会一键生成不同视角的图片，然后在RH平台我的作品中点击"管理"选中图片就可以批量下载生成的图像。

第三步：高清放大增加写实质感

这一步并不是必须的，如果你的数据集是通过即梦或豆包生成的2K图，非常推荐使用这个工作流去一遍油，会减轻AI感，同样使用的Wan2.2的模型增加写实质感。

工作流：https://www.runninghub.cn/post/1984637547789893634?inviteCode=3a31eec9

使用方法也很简单，只需要把上一步下载的所有图片打包成一个压缩包，将压缩包上传上来，等上传完成显示"Success"时就可以运行工作流了，采样器中的denoise值可以适当调高，但是过高会改变原图。每批跑的图像尽量不要太多以防止超过RH的运行时间而失败。

工作流中本来是把图像放大，为了适配训练尺寸把像素又重新压缩回了1024长边，这样也省下重新改尺寸的步骤了。运行完成后同样在我的作品中批量下载图片。最终训练数据集如下：

第四步：训练Wan2.2模型

生成的训练集可以用于训练Flux、Qwen-image以及Wan2.2等，下面以训练Wan2.2为例，我使用的LibLib的在线训练（春节的时候买过一年的基础会员，很少使用了）

打开LibLib的训练界面：https://www.liblib.art/pretrain

选择Wan2.2，上传自己的图片，填写上触发词（触发词尽量使用无实际意义的，避免使用既有的英文单词等）。

然后点击"裁剪/打标"按钮，打标算法如果训练Qwen-image或Wan2.2都可以使用"通义千问"自然语言打标，其实设置可以保持不变。

等待打标完成后就可以开始训练了，LibLib训练速度非常快，但是相对来说也比较费点数，基础会员的积分现在最多只能训练2个Wan2.2的文生视频Lora。如果想自己训练可以搜下训练教程，无论是本地还是租赁服务器训练教程还是非常多的。

最后可以使用把训练的模型下载下来上传到RunningHub，使用文生视频（也可以图生视频作为人物Lora）工作流来生成自己AI女友的视频了。

上面的视频就是使用上面的数据集训练的Lora视频，总感觉2000步的训练貌似还不太足，等抽空再在本地训练试试~ 如果训练Qwen-image的Lora效果还是会更好些的。