Lorai

它不靠反复写提示词来对齐风格，而是先让模型学。你把品牌已有的图像素材用来训练一次，模型就记住了这套素材的配色、质感与构图倾向，之后生成的图会延续同一套视觉语言。相当于把「风格」从一个每次都要描述的东西，变成了一个可以反复调用的模型。

不需要。它的训练环节跑在浏览器里，采用的是低秩适应这类轻量微调方式，用户不需要安装环境、不需要显卡，也不需要写训练脚本。操作重心是准备素材、发起训练、再调用生成的模型，流程更接近使用一个设计工具，而不是使用一个训练框架。

统一度高、画质干净、能代表品牌视觉的图最合适。要避开三类素材：风格互相冲突的、带有临时活动元素或时效信息的、分辨率偏低的。训练出来的模型会忠实反映你喂进去的东西，素材越杂，生成的风格就越不稳定，这一点比调参更关键。

建议当作初稿和素材来源，而不是成品。生成结果通常还需要人工筛选，挑出可用的再做过版式、调色、文案叠加这些后期。把它放在生产流程的前段，用来把候选图的数量快速铺开，效率提升更明显。

通用工具每次生成都要靠提示词重新描述风格，同一批图之间容易出现偏差，需要反复抽卡。Lorai 把这一步前置成训练，风格由模型承担，提示词只需要负责内容。差别在出图数量上去之后会越来越明显：图越多，前期训练的时间越划算。

按产品线或渠道分开训练模型，比所有人共用一个模型更可控。同时把常用的内容描述固定成提示词模板，团队成员出图时只替换关键信息。这样模型统一风格、模板统一表达，跨人产出的差异会明显收窄。