2026 年 AI 繪圖模型訓練指南：打造專屬生成工具的全方位教學

最後更新: 2026-01-07 10:01:17

邁入 2026 年，訓練 AI 繪圖模型已不再是深奧的研究領域專利；過去需要具備深厚的機器學習背景、購置昂貴硬體並耗費數週反覆試驗，如今只要掌握正確方法，在短短一小時甚至不到 20 分鐘內即可迅速達成。

然而，並非所有「AI 訓練」的成效都一概而論。部分方案雖具備成本與速度優勢，卻在應用上有所侷限；而能提供完全掌控權的技術，則往往伴隨著較高的技術門檻。本指南將屏除誇大的行銷術語或過時資訊，根據現今最切實有效的實作經驗，為您詳盡剖析這兩種訓練路徑的利弊。

本指南將全面剖析兩大主流訓練路徑：既有專為效率追求者設計、僅需 20 分鐘且成本約 3 美元的無程式碼方案，亦有針對技術愛好者深入探討 DreamBooth、LoRA 及自定義訓練腳本的進階開發流程。我將憑藉實戰經驗，直言不諱地揭示各項技術的優劣與實際成效，並預先指引可能遇到的技術瓶頸，助您在模型微調的過程中少走冤枉路。

內容導覽

若您只想針對個人形象進行模型訓練並生成專屬 AI 影像，請直接跳轉至第三部分的 Replicate 實作教學。

若您是追求全面掌控權的開發者，建議直接從第四章「技術訓練」章節開始閱讀。

若您尚不確定該選擇哪種訓練方式，請由此開始深入了解。

1. 深度解析：究竟何謂 AI「模型訓練」？

首先需釐清一個常見的誤解：大眾所討論的「AI 繪圖模型訓練」，通常並非指從零開始建構模型，畢竟從頭訓練不僅需耗費數十萬美元的高昂成本，更得仰賴數據中心的龐大運算資源。

此過程的核心在於對現有模型進行微調。您可以將其理解為：在 Stable Diffusion 已具備繪製人物、產品與藝術風格的基礎上，透過 10 至 50 張範例圖片，進一步引導 AI 掌握您專屬的人物特徵、產品細節或獨特風格。

掌握自定義模型訓練：多元應用場景與實戰範例

人物與角色：藉由 18 張個人照片進行模型訓練，讓 AI 深度學習並精準掌握您的面部特徵。只需使用專屬觸發詞「ohw person」，即可隨心所欲地生成各種場景中的影像，無論是專業商務套裝、動感的衝浪姿態，甚至是轉化為卡通角色，皆能輕鬆實現。

產品應用：目前電商品牌已廣泛採用此技術，僅需透過 20 張不同角度的產品照片進行訓練，便能在各種虛擬場景中快速生成無限量的行銷素材，不僅製作靈活，成本更遠低於傳統的實體拍攝。

藝術風格：這項功能展現了極高的應用價值。只需提供約 30 張展現特定插畫風格的影像，系統便能精準掌握其視覺精髓並套用至全新的創作主題；目前已有許多專業工作室以此方式，為整體品牌打造出極具辨識度且風格統一的視覺美學。

2. 兩大訓練路徑：視需求選擇最適合您的方案

坦白說，對多數使用者而言，從無程式碼平台起步才是明智之舉。儘管開發者通常熱衷於親手處理每個細節，但除非您需要精確掌控自定義訓練參數，或渴望深入探究底層技術，否則選擇無程式碼路徑，僅需投入一成的精力，便能輕鬆收穫九成以上的卓越成果。

3. 高效捷徑：善用無程式碼平台啟動模型訓練

在深入實測五款不同平台後，我們將為您揭示其中真正有效的解決方案。

Replicate：我個人實測後推薦的最佳入門首選

每次模型訓練成本僅需約 2.50 美元，單張圖像的生成費用更低至約 0.03 美元。

訓練過程預計約需 18 至 25 分鐘即可完成

為什麼選擇 Replicate？在眾多工具中，它憑藉卓越的性價比脫穎而出，且介面設計簡潔直觀，省去了冗餘的複雜操作。使用者只需上傳影像即可快速啟動訓練流程，一氣呵成；更難能可貴的是，其開發文件清晰易讀，讓技術門檻大幅降低。

循序漸進：帶您深入探索最真實的實作流程，而非流於表面的行銷包裝

準備您的影像素材：

透過 18 張個人照片的實測心得，我發現訓練素材的「多樣性」遠比「數量」更為關鍵。初次嘗試時，我選用了 30 張角度雷同的大頭照，導致模型因過度擬合而僅能死板地重複特定姿勢；隨後我改用 18 張涵蓋不同視角、光影變化甚至全身構圖的照片，訓練出的生成效果明顯更為理想且靈活。

影像解析度建議至少為 512×512 像素，若採用 1024×1024 則能獲得更理想的訓練品質。同時請務必確保照片清晰無模糊，並避開過重的濾鏡或美顏修圖效果，好讓 AI 能夠精確學習您真實的面貌特徵，而非被過度磨皮修飾的人工版本。

資料上傳流程：

請先前往 replicate.com 完成註冊（提醒您，即使是使用免費方案亦需填寫支付資訊），並導覽至模型訓練區塊；在上傳素材時，您可以選擇逐張上傳或使用 ZIP 壓縮檔，若圖片數量超過 10 張，建議優先採用 ZIP 格式以獲得更高效的上傳體驗。

關鍵觸發詞（此環節對訓練成效至關重要）：

為了確保訓練效果的精確性，建議選用一組獨特且罕見的識別碼（Unique Identifier），例如我便採用了以姓名縮寫組合而成的「ohw person」。請盡量避開「john」或「photo」等模型既有的常見詞彙，改用如「zxc person」這類較冷僻的詞組以有效區隔訓練資料。此外，平台會根據這些觸發指令自動為圖片生成標籤，讓您無需再手動進行繁瑣的標註作業，大幅提升模型訓練的效率。

模型訓練設定

在大多數情況下，建議優先採用系統預設。以 Replicate 為例，其預設的 800 次訓練步數已足以應對多數場景；雖然您可以手動微調，但初步訓練時建議先從預設值開始。若生成結果過於僵化、僅是機械式地複製訓練素材（即所謂的「過擬合」現象），建議下次訓練時將步數下調至 500 到 600 步之間。

漫長的等待：模型訓練的必經過程

以本次訓練 18 張圖片為例，整體過程約需 22 分鐘，完成後系統將自動發送電子郵件通知。需注意的是，介面上的進度預估較為理想，若顯示剩餘 5 分鐘，實際可能仍需約 10 分鐘方可完成。

模型效能實測與驗證

進入最令人期待的實測環節，建議先從基礎提示詞入手，在指令中加入觸發詞（Trigger Word），例如「一張 [ohw person] 微笑的照片」；待確認生成效果理想後，即可進一步發揮創意，嘗試將人物化身為超級英雄，或是生成穿著商務正裝的專業形象照。

專業技巧：善用「負面提示詞」（Negative Prompts）是提升生成品質的關鍵。藉由在欄位中加入「模糊、低畫質、變形、扭曲」等關鍵字，您能有效避免模型產生多餘手指或不自然的偽影，從而大幅優化最終的成像效果。

其他值得關注的優質平台

經實際測試評估，這些方案更適合針對特定使用情境進行優化：

getimg.ai: 雖然 getimg.ai 的單次訓練費用較高（約 8 至 10 美元），但其憑藉直觀優美的介面，並支援能在複雜場景中產出優異效果的 FLUX.1 訓練，對於追求專業品質的用戶來說是極具價值的投資。

Leonardo.Ai：專為遊戲開發者與概念藝術家量身打造，並提供免費方案供用戶初步測試。雖然其介面相較於 Replicate 而言較為繁複，但模型訓練品質表現穩定且極具水準。

ImagineArt：訓練流程極其高效，不到 15 分鐘即可完成，更整合了影片生成功能，讓您能直接為訓練好的角色注入動態生命。雖然這項功能尚待進一步完整測試，但目前展現的發展潛力相當值得期待。

4. 專業技術路徑：深入 Stable Diffusion 模型訓練

如果您決定挑戰難度較高的自定義模型訓練，這份勇於鑽研的精神確實令人敬佩。為了讓您免於像我一樣耗費大量時間處理 CUDA 報錯等技術難題，本文特別彙整了所有開發前必須掌握的核心心得，助您避開常見陷阱並大幅提升研發效率。

深入解析：為何掌握 AI 模型訓練技術至關重要？

誠然，並非每位使用者皆有此項需求，但在特定的專業應用場景下，其必要性顯而易見：

隨著訓練模型數量達到數十甚至上百個，無程式碼工具的累計成本將會隨之大幅攀升。

您需要掌握一般平台尚未對外開放的關鍵訓練參數，以實現更精準的模型微調。

針對必須嚴格保留在自有基礎設施內、嚴禁外流的專有數據處理需求。

深入洞察這項技術的核心運作邏輯，絕對是您掌握 AI 繪圖精髓最關鍵的一步。

三大核心訓練方法

DreamBooth：這項由 Google 研發的訓練技術，僅需透過 5 至 20 張影像並搭配獨特的識別標籤（Identifier Token），即可讓模型精準掌握特定的新視覺概念。DreamBooth 在處理人物及特定物件時表現尤為出色；即便原始論文顯示僅需 3 至 5 張素材即可運作，但在實務應用上，建議準備 15 至 20 張影像以確保生成的結果更穩定且具備一致性。

LoRA (Low Rank Adaptation)：這項顛覆性的技術突破了傳統限制，無需修改動輒 5-7GB 的龐大原始模型，僅需建立 3-50MB 的微型「適配器」檔案即可完成。這不僅讓訓練速度大幅提升 3 至 5 倍，更使一般家用電競顯卡也能輕鬆運行，並產出足以媲美全量模型微調的高品質圖像。

這套結合 DreamBooth 與 LoRA 的方案，對於九成以上的技術使用者而言，是在訓練品質與資源效率之間取得完美平衡的理想首選。

全模型微調 (Full Fine Tuning)：此技術涉及對整個模型進行訓練，因此對硬體設備有極高要求（顯示記憶體需達 24GB 以上）。事實上，除非有極其特殊的專業需求，否則 LoRA 僅需投入約一成的資源成本即可達到近九成五的成效；實測顯示，即便使用 A100 耗時六小時完成微調，其最終產出的品質與 LoRA 相比也並無顯著差異。

掌握訓練所需的關鍵要素

硬體規格解析：掌握模型訓練的核心效能需求

硬體配置方面，建議最低需具備 12GB 顯存的 NVIDIA GPU。儘管使用 RTX 3060 12GB 已足以應付 LoRA 訓練，但單次過程約需耗時 45 分鐘，效率稍顯不足；若追求更流暢的本地訓練體驗，配備 16GB 顯存的 RTX 4070 或 3080 則是兼具效能與速度的最佳首選。

針對缺乏硬體設備的使用者，RunPod 或 vast.ai 等雲端方案提供了單次訓練僅需 0.50 至 2 美元的實惠選擇；亦可考慮每月 10 美元的 Google Colab Pro 以獲取無限存取權限，儘管在尖峰時段可能需要排隊候位。

軟體工具

建議安裝 Python 3.10 或更高版本；由於實測中發現 3.11 版本仍存有部分相容性疑慮，建議優先選用穩定性較佳的 3.10 系列以確保系統順暢運行。

支援 CUDA 的 PyTorch

由 Hugging Face 推出的 diffusers 函式庫

運用 Accelerate、Transformers 及專為 LoRA 打造的 PEFT 技術，高效實現模型微調與優化。

DreamBooth 與 LoRA 核心訓練流程詳解

本指南將省略基礎的 Python 環境配置步驟，相信能閱讀至此的您已掌握基本的 pip 安裝技能，因此我們將直接深入探討真正關鍵的核心內容。

安裝程序（透過以下這行經實測且穩定有效的一行指令即可快速完成）：

pip install diffusers[torch] transformers accelerate peft bitsandbytes

訓練腳本：

與其查閱冗長的程式碼，不如直接掌握關鍵要點：建議使用 Hugging Face 官方於 diffusers 儲存庫中提供的訓練腳本，這套腳本不僅維護完善且穩定可靠，以下為您彙整的核心參數：

學習率：經過實測，1e-4 是最理想的設定值；相較於反應過慢的 1e-5 或容易導致模型不穩定的 5e-4，建議優先採用 1e-4 以確保最佳的訓練平衡。

訓練步數：多數情況下建議設定在 800 至 1000 步之間，以確保模型能充分學習特徵，並避免因步數過少導致學習不足或因過多而產生過擬合風險。

批次大小：建議設定為 1 或 2，主要係考量到在進行 LoRA 訓練時，一般 GPU 的硬體資源往往難以負荷更高的數值。

LoRA 秩 (Rank)：建議設定為 16 或 32。較高數值雖能提升模型容量，但訓練速度也會隨之放緩；通常 16 已足以精準捕捉面部特徵，若需呈現更複雜的藝術風格，則建議使用 32 以獲得更佳表現。

以下是我在實際操作中所運行的指令範例：

使用 accelerate launch 啟動 DreamBooth LoRA SDXL 訓練 \

   預訓練模型名稱或路徑="stabilityai/stable diffusion xl base 1.0" \

   instance_data_dir="./my_training_images" \

   instance_prompt="一張 sks 人物的照片" \

   將解析度設定為 1024 \

   將訓練批次大小設定為 1 \

   將學習率設定為 1e 4 \

   max_train_steps=800 \

   使用 LoRA 進行模型微調 \

   lora_r=16 \

   輸出目錄="./output_lora"

本次訓練在 RTX 3060 上耗時約 38 分鐘，若改用 RTX 4090 則可將時間進一步縮短至 15 分鐘內；而透過 Google Colab 的免費 T4 執行，預計則需花費 90 分鐘以上。

5. 訓練資料集準備：決定生成品質的核心關鍵

本章節之所以被列為重中之重，是因為多數指南往往會忽略這項核心關鍵：在模型訓練的過程中，高達 80% 的品質取決於數據集的優劣，而參數設定僅佔其餘的 20%。

實戰經驗總結：從反覆試錯中提煉的核心準則

建議將訓練圖片數量控制在 15 至 25 張的黃金區間。 雖然坊間常見 5 到 10 張的建議，但除非訓練目標極其簡單，否則這樣的規模往往難以保證品質；而過度增加至 40 張以上，通常不僅無法帶來實質提升，反而會徒增不必要的訓練耗時。

解析度是決定成效的關鍵：針對 SD 1.5 建議至少採用 512×512 規格，SDXL 則需達 1024×1024。請避免直接使用 4000×3000 等原始手機照片，因為過大的解析度並不會提升訓練品質，反而會降低效率，建議務必先行調整影像尺寸以確保訓練過程精確且高效。

多樣性遠比數量更為關鍵：這是不容忽視的核心原則，選用 15 張具備差異性的素材，其訓練成效往往優於 30 張雷同的圖片。建議廣泛涵蓋多元視角、光影與背景場景；若以人像為例，應同時收錄特寫與全身構圖，並納入豐富的表情及多變的服飾，方能讓模型學習到最全面的視覺特徵。

常見數據集訓練誤區：那些我曾親歷的實戰教訓

避免使用濾鏡或經編輯的照片：請務必捨棄 Instagram 濾鏡、美顏模式或各類重度後製影像，以免模型誤將濾鏡特效視為學習重點，進而無法精準捕捉並還原真實的主體特徵。

光源不統一：雖然訓練素材保有適度的差異性有其必要，但若光影條件過於極端（例如一半為明亮的戶外日光，另一半則是昏暗的室內燈光），將導致模型難以適應巨大落差而產生混淆。

排除畫面中的干擾人物：若您正針對個人模型進行訓練，請務必裁切掉照片中的其他人物，以避免模型在學習時混淆特徵；在先前的測試經驗中，僅因少數素材包含他人，模型便偶爾會誤將對方的髮型特徵融入生成結果。

浮水印與文字處理：由於模型訓練時會一併學習影像中的文字與浮水印，請務必在準備素材時將其移除或裁切，以確保生成結果的純淨度。

6. 全面解析實際成本投入

談到實際的開發與測試成本，以下為您詳細列出我在整個實測過程中所投入的真實花費明細：

7. 疑難排解：應對訓練過程中可能出現的各類問題

以下彙整了我在實戰中遇到的真實挑戰與解決方案，助您避開常見難題並大幅提升訓練效率。

常見挑戰：模型生成效果過於僵化，僅是生硬地重現訓練素材

這就是所謂的「過擬合」（Overfitting）現象，導致當我下達「sks person at the beach」指令時，生成的影像幾乎只是機械式地將訓練原圖直接套用到海灘背景中。

實務成效分析

透過將訓練步數由 1000 步優化至 600 步，模型成效隨即顯著提升，從原本的死記硬背轉向更靈活的泛化處理；同時，藉由增加訓練素材的多樣性，也進一步優化了整體的生成品質。

核心挑戰：解決角色面貌與視覺風格難以統一的難題

生成的成果往往不盡相同，時而展現完美的細節還原，時而卻與訓練主體特徵大相徑庭。

實務成效分析

建議適度延長訓練時間，將訓練步數從 600 提升至 900 以強化成效；同時，撰寫提示詞時務必完整包含觸發詞（例如使用「sks person」而非單純的「person」），並在生成影像時將引導比例（CFG Scale）調升至 8 到 10 之間，以獲得更理想的產出結果。

常見挑戰：解決「CUDA Out of Memory」顯示記憶體不足的問題

本節內容專為技術人員設計，旨在協助您應對並解決 GPU 顯存（VRAM）不足的技術瓶頸。

常見問題快速修復方案：

請先將批次大小設定為 1，並同步啟用梯度檢查點 (  gradient_checkpointing 標記) 與混合精度技術 (  mixed_precision="fp16")。若訓練過程仍未成功，建議將解析度從 1024 降至 768，最後則可考慮採用   use_8bit_adam 方案。

解決模型訓練程序過於耗時的痛點

憶及首次使用 3060 顯示卡進行模型訓練時，長達兩小時的耗時確實顯得極其漫長且低效。

關鍵助力：

與其進行繁瑣的全面微調，不如改用效率提升達 5 倍的 LoRA 技術，並搭配 512px 解析度進行快速測試。透過將訓練步數精簡至 800 步，即可在大多數場景下達到理想效果；若追求極致效率，僅需支付 0.8 美元於 RunPod 租用 4090 顯卡運算 30 分鐘，讓每一分鐘的成本都能轉化為最高產能。

8. 關於 FLUX.1：深入探索新一代模型

由原 Stable Diffusion 核心團隊成員組成的 Black Forest Labs 於 2024 年中推出了 FLUX.1，這款模型在多數情境下的表現皆顯著超越了 SDXL，尤其在以下領域展現出卓越的優勢：

精準遵循各類複雜的提示指令

在影像中生成清晰可辨的文字（解決 SDXL 在此方面的顯著弱點）

影像的寫實質感與擬真度皆有顯著提升

有效減少畫面瑕疵與不自然的偽影，顯著改善如「多出手指」等常見的生成錯誤。

值得注意的是，高品質的訓練過程伴隨著較高的成本與硬體門檻，顯存（VRAM）需求建議達 20GB 以上。目前 getimg.ai 提供 FLUX 訓練服務，單一模型費用約 10 至 12 美元，Replicate 近期也已加入支援行列；若選擇本地訓練，則建議配備 RTX 4090 或租用高效能的運算資源。

這是否值得投入？對於追求極致品質的專業工作而言，答案無疑是肯定的；但若僅是為了個人專案或技術測試，SDXL 模型目前的表現依然相當出色，足以勝任各項需求。

結語

自定義 AI 繪圖模型的訓練在短短兩年內，便已從實驗室專屬的高門檻技術，演變為大眾在週末即可輕鬆完成的創作項目，其普及程度與發展速度之快，確實令人驚嘆。

以下是為您精選的實際建議操作路徑：

建議您先從 Replicate 平台入門，透過訓練單一模型來驗證成效是否符合預期；若已能滿足需求，則無需複雜操作。只有在您追求更精準的控制權，或需同時訓練多款模型時，才需進一步探索專業技術路徑。無需過度糾結，僅需備妥 15 張照片與 3 美元，即可輕鬆展開您的 AI 模型微調之旅。

隨著技術持續演進，即便 FLUX.1 表現已優於 SDXL，半年後也勢必會出現更強大的模型；與其空等所謂的「完美」工具，不如善用現有資源，從現在開始把握先機。

祝您訓練順利。請記住，即便是我當初的嘗試也難免有瑕疵，因此首個模型未臻完美也無須灰心，唯有透過親自實踐，才能在不斷摸索中掌握訣竅並持續進化。

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