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上传参考图并开启风格迁移，设置相似度≥0.75；用“主体+行为+教学属性”写提示词，负向排除text/words等；按课程类型加载lora并追加触发词；用controlnet软边预处理锁定版式；支持五图批量生成对比。
想用liblibai快速生成符合儿童课程定位的封面图，但手头已有参考图（比如往期封面、竞品图、手绘草稿），却不知道怎么让ai真正“看懂”并复用其中的配色、构图或童趣感——这时候不能只靠瞎猜提示词，得把参考资料变成可驱动生成的结构化信号。
上传参考图并启用风格迁移模式
这是最直接有效的起点。LiblibAI的图生图界面默认不开启风格继承，必须手动勾选才能让系统优先学习参考图的视觉基因。
1、点击顶部导航栏「图生图」，确保页面左上角显示“图像到图像”状态；【若误入文生图页，上传区域将不可用】
2、拖拽你的儿童课程封面参考图（PNG/JPG，≥768×768像素，≤10MB）到左侧上传框；
3、上传成功后，右侧参数区立刻出现「风格保持」开关，必须点击开启；
4、将「相似度」滑块拉至0.75以上，数值越靠近1.0，色彩倾向与元素排布越贴近原图，但低于0.6时容易丢失关键特征。
用提示词补全儿童课程专属信息
参考图提供视觉骨架，提示词负责注入课程灵魂。孩子看不懂抽象概念，所以描述要具象、有动作、带情绪。
方法一：主体+行为+教学属性三段式写法
在正向提示词框中输入：“一只戴圆框眼镜的卡通小熊，正用彩色蜡笔在画板上画彩虹，背景是半透明气泡状知识图标（ABC、数字42、音符），明亮马卡龙色系，厚涂质感，无文字，居中构图”
方法二：反向排除法锁定儿童向安全边界
在负向提示词中必须加入：“text, words, letters, signature, adult, realistic face, photorealistic, blurry, deformed hands, extra fingers, scary, dark background, complex pattern”——【漏掉‘text’和‘words’会导致封面自动渲染出无法识别的乱码文字】
叠加LoRA强化课程类型特征
不同儿童课程对视觉气质要求差异极大：英语课需要活泼字母感，数学课强调清晰图形逻辑，美术课则突出材质表现力。单靠基础模型无法精准响应，必须加载对应LoRA。
第一步：根据课程类型选LoRA
① 英语启蒙类 → 加载“ABC-Bright-Font-Enhancer”，权重设0.8
② 数学思维类 → 加载“GeoShape-Outline-Stabilizer”，权重设0.65
③ 绘本故事类 → 加载“Watercolor-Storybook-V2”，权重设0.7
第二步：在提示词末尾追加LoRA触发关键词
例如选了绘本类LoRA，就在正向提示词最后加上“, watercolor_storybook_style, soft edge glow”——这步能激活LoRA里预埋的笔触与光晕参数，不加则仅起微弱修饰作用。
用ControlNet锁住封面版式结构
如果你的参考图已有成熟版式（比如左图右文、顶部标题栏+底部角色栏），但每次生成都跑偏，说明AI没理解“布局”这个抽象概念。此时需用ControlNet把版式转成可计算的线稿信号。
1、回到参考图上传区，点击“预处理器”下拉菜单，选择“softedge”（柔和边缘提取）；
2、确认ControlNet已启用，Control Weight调至0.72，End Step设为0.85；
3、这一步会把参考图自动转为淡灰色线稿层，重点保留区块分隔线、标题栏高度、角色站立位置等空间锚点；
4、生成时所有新图都会严格遵循这些物理约束，即使更换提示词也不会让角色飘到标题栏里去。
批量测试五种风格变体
别只生成一张就停。儿童课程封面需要快速验证哪种风格更抓眼球，平台支持一次上传五张不同风格的参考图横向对比。
第一步：准备五张图——水墨风样稿、扁平插画稿、黏土动画截图、手绘扫描稿、矢量图标组合图；
第二步：在图生图上传区连续拖入这五张图，系统自动并列排布为A/B/C/D/E五列；
第三步：统一填写同一组提示词（如“熊猫老师教小朋友认识四季，春樱夏荷秋枫冬雪”），其他参数全部锁定；
第四步：点击「批量生成」，30秒内输出五张同内容、不同风格的封面候选图，直接截图发教研组投票。
