从零开始，手把手教你打造专属的数字面孔，脸部模型训练全攻略

最近我身边不少朋友都在琢磨一件事：怎么才能搞出一张专属于自己的、能用在各种场景下的数字脸？可能是想做个虚拟主播，或者想在游戏里有个更逼真的自己，又或者单纯就是觉得好玩，不管出于什么目的，训练一个自己的脸部模型，听起来很硬核，但其实跟着步骤走,也没想象中那么遥不可及。

这事儿得从头说起，你得先问问自己：我想要的脸部模型，到底用来干嘛？是追求极致的真实感，像电影特效那样，还是偏向卡通化、风格化的表达？目的不同，准备的材料和后续要走的路，差别可就大了，如果只是玩玩，想快速出效果，现在有些在线工具或应用，上传几张照片就能生成个大概，挺方便的，但如果你想要的是高度定制化、能完全控制细节、并且能在本地自由使用的模型，那“自己训练”这条路,就得认真往下看了。

第一步，攒够“原料”——照片准备是关键

训练模型就像教小孩认人，你得给它看足够多角度的“你”，照片质量直接决定最后模型的成败，理想情况下，你需要准备至少100-200张自己的高质量照片，注意，是“高质量”！

• 清晰度是底线：模糊、昏暗的照片趁早删掉，手机后置摄像头在光线好的地方拍,完全够用。
• 角度要“雨露均沾”：正面、左侧、右侧、半侧、抬头、低头……各个角度都得有，别全是45度角自拍，那样训练出来的模型，换个角度可能就“崩了”。
• 表情和神态尽量丰富：微笑、大笑、严肃、惊讶、闭嘴、张嘴……表情越丰富，模型就越“活”，可以的话，带上一些日常的小表情，比如眯眼、挑眉。
• 背景和环境：背景尽量简单、统一，比如一面白墙，避免杂乱的环境干扰AI抓取脸部特征，光线要均匀，避免一边脸亮一边脸暗的“阴阳脸”,也避免强烈的顶光在眼眶下打出吓人的阴影。
• 一个重要的提醒：确保这些照片里只有你一个人，避免出现其他人脸,不然AI可能会学混了。

准备好照片后，还需要进行预处理，简单说，就是把每张照片里你的脸精准地裁剪出来，并调整到统一的大小（比如512x512像素），这个过程现在有很多现成的工具可以批量完成，算是体力活，耐心点就行，处理好的脸图，就是喂给AI学习的“标准教材”。

第二步，选对“教练”——模型和工具的选择

这是技术核心部分，目前主流的方法是使用Stable Diffusion 这类开源模型，结合 DreamBooth 或 LoRA 这类微调技术，别被名词吓到，你可以这么理解：Stable Diffusion是一个已经学会了画各种各样人脸和事物的“天才画师”，但它不认识你，我们的目标不是从头教一个婴儿画画，而是给这个天才画师上几节特训课,让它牢牢记住你的脸。

• DreamBooth：相当于对这个大模型进行一次深入的、针对你个人的“精修”，训练效果通常很好，能高度还原细节，但生成的模型文件比较大（几个GB），而且如果训练不当，可能会影响模型画其他东西的能力（它可能看什么都像你的脸）。
• LoRA：这更像是一个轻量化的“外挂”或“滤镜”，它本身很小（几十到几百MB），训练的是如何在不改变大模型本身能力的情况下，将你的脸部特征“注入”到生成的图像中，灵活性高，文件小,现在更受欢迎。

对于咱们普通人，我一般会推荐从 LoRA 入手，它对硬件要求相对友好（有张好点的NVIDIA显卡，比如RTX 3060以上，体验会好很多），训练时间短,风险也更可控。

工具方面，网络上有很多整合好的训练包，比如著名的 kohya_ss 训练脚本，配合上图形化界面，已经把很多复杂的命令行操作变成了点按钮和填参数，你需要做的，就是按照教程，配置好环境,把预处理好的图片放对位置。

第三步，开始“特训”——训练过程与参数调整

把图片和工具都准备好后，就进入训练环节了，这个过程需要你盯着点,有点像在厨房掌握火候。

• 打标签（Captioning）：这是很多人会忽略但极其重要的一步，你需要为每一张训练图片写一段简短的文字描述，告诉AI图片里是什么，一个亚洲男性，微笑，看着镜头，短头发”，现在有工具能自动打标签，但最好自己再检查、修正一下，特别是要加入一个独一无二的触发词，abcman”（随便编的，别用常见的词），以后你想生成自己的脸，就在提示词里加上“abcman”。
• 设置参数：学习率、训练步数（Epoch）、网络维度……这些参数名字听着头疼，但其实有通用的“新手配方”，一开始完全可以套用别人验证过的、针对人脸训练的推荐参数，不要自己胡乱调，训练步数不是越多越好，步数太多会导致“过拟合”——模型只认识你训练集里的样子，失去了泛化能力，画出来的表情僵硬、背景单一,通常训练几百到一两千步就需要停下来看看效果了。
• 监控与测试：训练过程中或每训练一段时间，就应该用你的触发词去生成几张测试图看看，看看脸像不像，有没有奇怪的多余物体，背景是否正常，根据测试结果,决定是继续训练还是调整参数。

第四步，验收与“上岗”——模型的使用和调试

训练完成后，你会得到一个小模型文件（LoRA文件），把它放到Stable Diffusion WebUI（比如Automatic1111）对应的模型文件夹里,就可以在生成图片时调用它了。

怎么用呢？在提示词里，输入你的专属触发词，abcman”，再结合其他描述，abcman, wearing a suit, in a modern office, photorealistic”，多尝试不同的采样方法、提示词引导系数（CFG Scale）,直到得到最满意的效果。

一开始生成的图可能不太完美，可能脸部特征有了，但表情不自然，或者和身体融合得有点怪，这很正常，你需要通过调整提示词（更精细地描述姿势、表情、光照）、使用ControlNet插件（用一张姿势图精确控制生成人物的动作）、局部重绘等方式来不断调试和优化，这个过程充满了实验的乐趣,有点像在打磨一件作品。

最后唠叨几句

训练自己的脸部模型，听起来很极客，但本质上是一个需要耐心和细心的创作过程，它不像美颜APP一键搞定，你需要准备数据、学习工具、反复调试，中间肯定会遇到问题，比如显存不够、训练报错、效果诡异……这时候，去相关的论坛、社群里搜一搜,百分之九十九你遇到的问题别人都遇到过。

最让我着迷的，不是最后生成的那张完美的图，而是这个从无到有的“创造”过程，你提供素材，设定方向，引导AI，最终得到一个独一无二的数字形象，它可能还不够完美,但每一个细节都带着你的印记。

也得提个醒，用自己或他人真实面孔生成内容时，务必注意隐私和伦理边界，尊重他人意愿，避免用于欺骗或不当用途，技术是自由的,但我们的心需要一把尺子。

好了，攻略大概就是这些，剩下的，就靠你亲自去动手试试了，说不定下一个让人惊艳的数字面孔，就出自你的手中，遇到卡壳的地方别慌，慢慢来，这本身就是玩的一部分,不是吗？

（免费申请加入）AI工具导航网

相关标签： # ai训练自己的脸部模型