简诗 AI 专属视觉模型训练

要解决的问题

品牌团队经常遇到同一个难题：通用图像模型能画插画，却记不住特定角色设定、产品包装、店面风格或视觉规范。换 prompt、换镜头、换场景后，人物五官、配色、纹理和品牌元素容易漂移。fal-train 面向这类场景，帮助把品牌资料转换成可在 fal.ai 上训练的自定义 LoRA 视觉模型，用于后续个性化图像生成。

技能如何工作

• 明确训练目标：先确认训练对象是品牌、角色、产品视觉还是某种画风，并记录目标输出应具备的关键特征。
• 整理授权素材：围绕用户提供或明确授权的材料工作，不主动读取任务范围外的文件、账号和数据。
• 产出可审查方案：默认先给出分析、方案、草稿、代码建议或检查清单；需要执行命令或脚本时，只把最小步骤作为参考交付。
• 标记信息缺口：材料缺少授权、标注、分辨率、数量或用途说明时，先标记缺口并请求确认，不用猜测填补事实、数字、姓名、结论或权限。
• 处理联网与接口：需要检索或调用接口时，先说明访问目标、拟发送数据和用途，取得明确同意后再执行。
• 对接训练流程：技能用于在 fal.ai 上训练自定义 LoRA，服务于品牌角色和专属视觉风格；上游资产由 fal.ai 社区团队整理。

适用边界与注意点

• 只用于“品牌角色与专属视觉模型训练”场景，不应泛化为普通修图、抠图或文生图工具。
• 训练数据必须来自用户当前提供或明确授权的材料，并关注隐私、版权和平台规则。
• 涉及命令、脚本或自动执行时，目标路径和影响范围需清楚；默认先预检，再运行最小必要步骤。
• 交付前复核事实依据、可执行边界和合规性；高风险或越权请求应停止，并给出替代方案。