采样不只是看效果，更是选检查点的依据。Anima 训练要求固定 seed 对比，并用三条验证提示词分别检验"学习、泛化、保留"。本篇给出完整采样配置与提示词模板。
采样配置
| 字段 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| Sampler | FlowMatch |
与训练 noise scheduler 一致 |
| Sample Every | 250 |
与保存节奏同步 |
| Sample Steps | 30 |
Anima 非少步数模型，30 步 |
| Guidance Scale | 4 |
Anima 的常规 guidance |
| Width / Height | 1024 × 1024 |
训练分辨率范围内 |
| Seed | 42 |
对比检查点时固定 |
| Walk Seed | OFF（比较时） | 跨 seed 测泛化时再开 |
| Negative Prompt | worst quality |
预览瑕疵多时扩展 |
为什么固定 seed
Anima 训练在选择检查点时应当使用相同的 seed——只有排除随机因素，才能公平比较 500 步和 1200 步的存档。只有在跨不同 seed 测试泛化能力时，才把 Walk Seed 重新打开。
Negative prompt 扩展模板
如果预览瑕疵让比较变得困难，把 negative prompt 扩展为：
worst quality, low quality, score_1, score_2, score_3, blurry, jpeg artifacts, sepia, signature, artist name
在整个比较运行期间保持 negative prompt 不变——改它等于换评测条件。
三条验证提示词
单一条讨喜的肖像提示词是不够的。使用三条采样提示词，分别测试学习、灵活性、泄漏。
1. 目标检查（学了没）
角色或概念：
anima_subject, character portrait, neutral background, clean line art, looking at viewer
风格：
@anima_style, a character portrait with a neutral background and simple lighting
通过标准：trigger 唤出目标身份/风格。
2. 泛化检查（灵活不灵活）
anima_subject, full-body action pose in a detailed city street, dramatic perspective, evening lighting
这能揭示训练是否只学会了特写、一套服装或一个背景——目标在陌生场景里是否仍然成立。
3. 保留检查（泄漏不泄漏）
masterpiece, best quality, score_7, safe, @known_artist_tag, a different character in a different setting
把 @known_artist_tag 替换为一个基座模型已经能响应的画师标签：
- 角色 LoRA：这条提示词里省略 trigger
- 风格 LoRA：分别用带风格 trigger 和不带风格 trigger 各比较一次
如果两种输出都塌向数据集（都长得像训练图），说明过拟合/泄漏——更早停止或降低学习率。
验证流程小结
- 固定 seed 42、固定 negative prompt
- 三条提示词 × 每个检查点（500 → 2000）
- 目标检查：身份/风格成立
- 泛化检查：换场景仍成立
- 保留检查：无 trigger 时正常、不塌向数据集
- 三个都过的最早检查点 = 你的答案
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