业务要在现有 Stable Diffusion 基础上做电商主图垂直定制，手上有 2 万张领域图文对，8 张 A100、2 周，要求模型能听懂领域 prompt、不明显丢失通用生成能力、且能随时回滚。你会选全量微调、LoRA 类低秩适配、Textual Inversion 类 embedding 优化还是 DreamBooth 类个体定制？请给出决策依据、训练数据配比、评估方案和上线回滚机制。
面试官在考什么
对 Stable Diffusion 定制方案的选型能力：在数据量、算力、通用能力保持和可回滚性之间的系统权衡。
回答框架 · 前两步
- 优先 LoRA 类低秩适配：训练成本低、可插拔、易回滚，适合 2 万对数据和 8 卡 2 周约束。
- 全量微调或 DreamBooth 类个体定制在通用能力保持和回滚上风险更高，除非领域差异极大且算力充足。
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 4 个常见坑， 以及针对你简历的追问路径，在定制报告里。
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