爱心 LoRA · 心动符号炼制
Heart LoRA · Training & Workflow
- 项目归属
抖音生活服务- 项目类型
- 品牌视觉与 AIGC 工作流
- 我的工作
- 负责基础型与训练集制作、筛选工具搭建、LoRA 迭代及视觉应用工作流。
项目背景
为抖音生活服务的心动符号训练专用 LoRA，让同一品牌形态适应不同材质与活动场景。围绕生成中出现的形态偏差，建立从候选生成、软件筛选到回流训练的迭代流程。
材质可以变，形态要准确
01 / Form standards
AI 生成容易带来轮廓变形、音符失真和比例偏差。先明确爱心与音符的标准结构，再开放材质、视角和光照的变化。
标准爱心造型 
音符变形 
背景杂乱 
材质难以准确标注 
造型变形 
轮廓变形 
清晰度不足 
主体过大 
主体过小
品牌规范与基础型
固定角度 / 爱心结构
正面、右侧 15°；音符在表面、音符突出两种结构。
可变风格类型 / 材质更换 / 光源控制
保持爱心造型不变，分别调整材质、光源方向、光照强度与风格。
标准制图C1.1 
基础应用形式C1.2 
单色符号应用 / 背景色C1.3 
单色符号应用 / 工艺C1.3 
旋转角度C1.4 
最小应用与安全空间C1.5 
错误应用示例C1.6 
心动符号标准色C2.1 
心动符号辅助色C2.2 
辅助色的范围规范C2.3 
符号颜色与背景明度规范C2.4 
心动符号立体应用C3.1 
应用角度规范C3.2 
心动符号的创意延展示例C3.3 
线下执行规范 / 基础说明C4.1 
常用材质建议C4.2 
尺寸建议 / 玻璃钢雕塑C4.3 
尺寸建议 / 泡沫雕塑C4.3 
尺寸建议 / 气膜C4.3 
组合陈列配置C4.4
生成、筛选，再训练
02 / Iteration workflow
让 LoRA 学习标准形态的关键，是持续筛选训练素材。把每轮确认可用的样本回流训练，再检验下一轮生成结果。
AI 生成软件筛选人工复核回流训练
AI 生成候选素材
以基础型为参照，生成不同视角、材质与光照的爱心。先扩充变化，再筛选符合形态要求的素材。
用自建软件筛选
借助 Codex 搭建批量筛选工具，对照五视角标准图比较轮廓、比例与位置。初筛后人工复核音符与材质，确认入集素材。
回流训练，逐轮校准形态
把复核通过的素材补回训练集，调整标注，再训练、再生成。随着多轮筛选与校正，爱心轮廓、比例和音符逐步接近品牌标准。
多轮迭代中的训练集样例
节选「稳定版爱心」与「形准爱心02」的素材和标注。
标注：视角、材质
标注：圆润底部、抖音符号、白色背景
从符号到活动画面
03 / Visual applications
在标准形态上更换材质，再结合活动主题匹配场景、光源和构图，完成视觉延展。
海报应用示例红色毛绒
红色毛绒
圣诞主题
将毛绒心动符号融入圣诞场景，匹配光源并预留标题空间。
后续实践：餐饮海报与输入素材
