别光会用了，教你亲手养个AI画师，Vega AI模型训练实战手记

最近发现个挺有意思的事儿，好多人玩AI绘画，就光在那些现成的模型里打转，挑个风格，输个关键词，出图了事，这当然没问题，方便嘛，但就像吃火锅，老点外卖底料，和自己琢磨着炒一次底料，那感觉和成就感,完全不一样。

我今天就想聊聊这个“炒底料”的过程——用Vega AI,亲手训练一个属于自己的绘画模型。

为啥要自己训？简单说，不够味儿”，你想要的某种特定画风，市面上找不到；或者你想让AI稳定产出你公司IP的形象；再或者，你就是想让自己拍的照片，变成某种独特的艺术风格，这时候，通用模型就抓瞎了,你得自己来。

Vega AI这个平台，把模型训练的门槛，拉低到了几乎“有手就行”的程度，别怕，跟着我的踩坑经验走,没那么玄乎。

第一步，不是打开网站，而是“攒货”。

准备训练图片，这是最关键的，也是最多人栽跟头的地方，你以为随便丢十几张图进去就能成？大概率会训出一个“四不像”或者过拟合的怪东西。

我的经验是：主题要极端聚焦，画面要尽量干净。 比如你想训一个“我自己的水墨肖像风格”，那你准备的20-30张图片，最好全是你的脸部特写，角度可以多变，但背景最好统一是白色或简单纯色，别一会儿全身照，一会儿风景里的小人，AI会懵，它不知道你到底想让它学“你的脸”还是“复杂构图”。

图片质量不用多说，高清、光线均匀是基础，数量上，个人风格15-25张比较稳妥，太少了学不会，太多了容易死记硬背（过拟合）。

第二步，上传和“打标签”，这是个耐心活儿。

在Vega AI里创建模型训练，上传你精心准备的图片集,接下来是关键一步：

系统会自动识别内容，生成一堆标签，一个女孩”、“黑色头发”、“看着镜头”等等。你必须动手删改！ 把那些与你核心风格无关的标签删掉，如果你的核心是“水墨感”，照片质感”、“写实”这类词就是干扰项，得去掉，反之，要手动添加能定义你风格的词，ink wash painting style”、“Chinese painting”。

这个步骤，就像在教AI认重点：“喏，这些图里，最重要的是这种笔触和感觉，其他的细节你别管。” 标签打得好,模型才能学得准。

第三步，设置参数，有点像“调火候”。

训练步数、学习率这些词听着专业，其实可以简单理解，训练步数就像学习时长，步数太少学不熟，步数太多容易学“傻”（过拟合，只会复刻训练图），新手建议用平台默认的中等步数,比较安全。

模型名称和触发词记得好好想，触发词就是你未来使用这个模型时，要喊的“咒语”，起个独特、不会和其他概念冲突的词，比如用你的英文名加上风格，Lina_Ink”，以后你想出图，就得在提示词里带上这个“咒语”,模型才会响应。

第四步，开练和测试，享受“开盲盒”的快乐。

点击开始训练，就可以去喝杯茶了，等个几十分钟到一小时,模型就出炉了。

最激动人心的就是测试，别用训练图里的描述去测，那没意义，要用新的想法，比如你训的是自己的水墨风格，现在你可以输入：“Lina_Ink，一个在竹林里练剑的女侠，动态，水墨风格。” 看看它能不能把“你的脸”和“武侠场景”、“水墨笔触”结合起来。

头几次生成可能不完美，这太正常了，可能需要你反复调整提示词，或者回去微调一下训练集的图片，这个过程，其实就是你和AI模型互相磨合、互相理解的过程。

最后唠点实在的。

自己训模型，最大的快乐不是结果多完美，而是这个“参与感”，你从一个纯粹的“使用者”，变成了一个“塑造者”，你开始理解AI的“思维方式”——它如何从一堆数据中提炼特征，下次你再看到别人炫酷的AI图，你第一反应可能不是“用的什么模型？”，而是“这模型大概是怎么训出来的”。

它当然有局限，个人小模型在泛化能力上肯定比不上几十亿参数的大模型，但它贵在“专属”和“可控”，当你用自己训练的模型，生成出一张哪怕还有瑕疵，但风格独一份的图时，那种感觉,就跟看到自己种的花开了一样。

别光停留在挑选模型了，试着喂它一些你的“独家素材”，亲手“养”一个出来，这个过程里遇到的坑、解开的结，才是玩AI工具最上头的部分，去试试吧，你的独家AI画师，正等着你给它“喂饭”呢。

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