作者详细记录了从零开始训练一个专属人物 LoRA 的完整实战流程。他使用 GPT Image 2 生成 56 张虚构人物训练数据，基于开源模型 MOSS-Image（5B 参数 Diffusion Transformer）进行微调，仅用一张 RTX 4090 训练约 65 分钟即获得稳定的人物形象生成能力。文章涵盖数据准备、Caption 标注、Checkpoint 选择、效果验收等关键环节，并指出了过拟合等常见问题。作者将整个流程开源到 GitHub，提供运行环境镜像、Jupyter Notebook 和 ComfyUI 工作流，建议初学者亲手跑一遍以真正理解 LoRA 训练原理，一通百通。
作者对 Qwen-Image-2.1 模型的 NSFW 能力进行了 375 张生成与编辑测试，发现该模型没有稳定的拒绝机制，几乎能生成任何风格的敏感内容。但细节质量差，易出现多肢体、末端粘连和关键区域糊掉等肢体幻觉问题。更意外的是，外部 NSFW 检测器漏检率高，且挑画风、挑主体，评估器比模型更容易翻车。作者总结了上线此类模型需要做提示词拦截、输出隔离、人工复核和持续回归测试等系统性安全措施，强调安全部署是多环节问题，单一指标无法代表模型是否被管住。
作者在48GB的4090上对Qwen-Image-2.1进行了13组实验、196张图的深度评测。模型视觉生成为7B DiT架构，配Qwen3-VL编码指令与参考图，支持原生RGBA透明。评测发现其强项为中文排版、原生透明通道和多图身份保持，弱项是「替换」语义常退化为「添加」、编辑具有非局部性、缺乏时间维度建模。文章详细测试了文字渲染阈值、透明度真实性、指令遵循、编辑精度、多图参考及性能表现，并给出KV cache与显存的权衡策略。最后作者通过360°转台动画实验，揭示了条件图下seed敏感性等反直觉发现，定位其为关键帧生成器而非视频模型。
