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若图像模糊失真，应优化提示词、选quality模式、设1024×1024分辨率、用局部重绘修复缺陷，并对文字采用图文分离策略。
如果您使用通义万象生成图像时发现细节模糊、结构失真或边缘发虚，则可能是提示词精度不足、参数配置不当、分辨率设置偏低或未启用高清增强机制。以下是提升清晰度的具体操作步骤：
一、优化提示词结构与质量描述
提示词是模型理解视觉意图的第一道指令，缺乏明确的清晰度引导会导致输出默认采用中等保真度渲染。加入强约束性质量词汇可显著激活模型对高分辨率纹理与锐利边缘的建模倾向。
1、在提示词开头或主体后直接添加清晰度强化短语，例如：“8K超高清”“电影级锐利细节”“专业摄影镜头捕捉”。
2、针对特定对象补充材质与光学属性描述，例如：“皮肤毛孔清晰可见”“金属表面反射精准”“织物纤维分明”。
3、避免使用模糊主观词如“好看”“高级”“精致”，改用可量化视觉术语，例如将“好看的文字”替换为“无锯齿黑体中文，字号48，字间距均匀”。
二、调整核心生成参数档位
通义万象内置Z-Image系列模型对参数敏感度高，Quality模式专为高保真输出设计，其50步精绘流程能充分完成去噪与细节重建，显著优于Speed或Balanced档位。
1、点击界面中“推理模式”下拉菜单，选择Quality（50步精绘）模式。
2、将“引导系数（CFG Scale）”滑块调至7.0–9.0区间，以增强提示词对构图、质感与边缘的约束力。
3、确认“采样方法”为DPM++ 2M Karras，该算法在768×768及1024×1024分辨率下收敛稳定、边缘锐利。
4、关闭“启用负向提示词自动补全”选项，防止系统注入干扰性描述削弱主提示词权重。
三、设置适配内容的分辨率与宽高比
分辨率并非越高越好，需匹配模型训练尺寸与显存承载能力。通义万象wan2.5版本原生优化于1024×1024，超出该尺寸易引发纹理失真；低于768×768则无法触发细节重建模块。
1、在「尺寸」下拉菜单中，优先选择1024×1024（标准高清）或768×768（平衡速度与质量）。
2、根据用途匹配预设比例：公众号封面选9:16（如928×1664），网页横幅选16:9（如1664×928），头像或缩略图选1:1（如1328×1328）。
3、若需更高输出精度，上传基础图后启用“2×高清放大”并勾选“高清晰度”选项，该后处理路径基于专用超分模型，不依赖原始生成步数。
四、启用局部重绘修复关键区域
当整体构图达标但局部存在模糊缺陷（如手部轮廓虚化、文字区域发散、毛发边缘融于背景）时，局部重绘可在保留其余高质量区域的前提下定向强化问题部位，避免全图重生成带来的不确定性。
1、进入【图像编辑】→【局部重绘】模块，上传已生成的768×1024或1024×1024图像。
2、使用画笔工具在模糊区域精确涂抹，涂抹范围应略大于问题区域，边缘保持自然过渡。
3、在重绘提示词框中复用原提示词，并追加“超高分辨率细节”“锐利边缘”“无模糊”等强约束短语。
4、设置重绘强度为0.6–0.8，确保新内容融合自然而不覆盖原有结构。
五、图文分离策略应对文字模糊
Z-Image架构对像素级文字生成存在本质局限，强行要求模型生成可读文本常导致字符粘连、形变或错位。采用图文分离策略可绕过该瓶颈，将背景图像与文字层解耦生成，再合成输出。
1、先用通义万象生成无文字的高清背景图，提示词末尾明确添加“无文字”“空白标题区”“留出上方20%纯色区域”。
2、导出背景图后，在本地图像编辑软件中手动添加矢量文字，支持任意字体、字号、颜色及抗锯齿设置。
3、若需批量处理，可使用Python PIL库或Figma插件实现自动化合成，确保文字图层独立于AI生成层。
