是的，elser ai comics 支持自定义训练模型功能。用户可通过上传风格参考图并设定影响权重来自定义生成风格，同时可保存模板以便复用；进阶用户还可利用lora技术对模型进行微调，需准备统一风格的数据集并通过平台训练专属模型；使用时建议采用高清图像、结合提示词优化，并通过多图混合与多次迭代测试提升效果。
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是的，ELSER AI Comics 支持一定程度上的自定义训练模型功能，尤其是如果你希望让生成的漫画风格更贴近你自己的艺术风格或特定需求。这主要依赖于它的“上传参考风格”机制和模型微调能力。
如何上传自己的风格数据？
在 ELSER AI Comics 中，你可以通过以下方式上传自己的风格数据：
- 上传参考图像：在创建新项目时，通常会有一个选项让你上传一张或多张“风格参考图”。这些图可以是你自己画的、或者你喜欢的风格作品。
- 设定权重与影响程度：有些版本允许你调节风格图的影响力（比如“强参考”或“弱参考”），这样AI会在生成过程中更准确地模仿你的风格。
- 保存并复用风格模板：如果你多次使用相同的风格，可以将该风格保存为模板，下次直接调用，无需重复上传。
建议尽量上传高清、构图清晰、线条明确的图像，避免模糊或过度复杂的画面，否则可能干扰AI理解核心风格特征。
是否支持自定义训练模型？
除了简单的风格参考图外，ELSER AI Comics 也提供了一些基于LoRA（Low-Rank Adaptation）的模型微调功能，适合进阶用户使用：
- 如果你是开发者或熟悉AI绘画模型训练流程，可以在其平台或配套工具中找到“上传训练数据”的入口。
- 你需要准备一个包含几十到上百张图像的数据集，最好是统一风格的角色、背景或构图类型。
- 系统会基于你提供的数据对现有模型进行轻量级微调，生成一个专属的风格模型。
- 微调后的模型可以用于后续生成任务，效果比单纯使用风格参考图更稳定、更一致。
注意：这种自定义模型训练通常需要一定的算力资源，部分功能可能只在付费计划中开放。
使用自定义风格的一些小技巧
- 多图混合参考：如果你不确定哪种风格最适合自己，可以上传2~3张不同风格的图，看看AI如何融合它们。
- 结合提示词优化：即使上传了风格图，也别忘了在提示词里写清楚你想表达的内容，比如“卡通风格”、“高对比度色彩”等关键词。
- 迭代测试很重要：第一次上传风格图可能不会立刻达到理想效果，多试几次、调整参数，逐步逼近你想要的画面。
基本上就这些操作，虽然看起来有点复杂，但只要按步骤来，其实不难掌握。关键是准备好合适的参考素材，并且愿意花点时间调试。
