标题与正文比例失衡会破坏电子产品kv的视觉层级，需用结构化提示词锚定文字层级：(main title:1.5)标题加权居顶，(body text:1.1)正文明确字号与位置；负向提示排除常见失败特征；选用“字绘-黑体写实v2”或“星流star-3-text-ready”模型并关闭cfg scale自动调节；分步校准文字层、controlnet软边约束及text rendering precision设置确保像素级精准。
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在LiblibAI中生成电子产品发布KV时，标题与正文文字比例失衡会导致主视觉信息层级混乱——标题过小则缺乏冲击力，正文过大则喧宾夺主，破坏高端科技感的呼吸感与留白逻辑。
用结构化提示词锚定文字层级
标题必须前置且加权，正文需明确字号关系与排版位置。LiblibAI对引号内文字的识别依赖于上下文权重分配，不加约束时系统默认均等渲染所有文字元素。
在正向提示词开头写：“(main title:1.5) 'Ultra-Performance Mode' in bold sans-serif, font size 84px, centered top third; (body text:1.1) 'Dual-core AI accelerator, 24GB LPDDR5X, 120Hz AMOLED display' in clean thin font, font size 36px, left-aligned below title with 64px vertical spacing”。
这个结构强制模型将标题识别为一级视觉焦点，正文作为支撑信息存在。若省略括号权重，生成结果中标题常被压缩至画布高度12%以下，失去KV应有的压迫感。
负向提示词中必须加入“(overlapping text), (tiny title), (giant body text), (unbalanced typography)”——这些是电子产品KV高频失败特征，不主动排除会导致70%以上输出出现文字挤压或错位。
通过模型选择锁定字体渲染精度
方法一：选用“字绘-黑体写实v2”模型。该模型内置中文无衬线字体参数库，对“bold sans-serif”“thin font”等描述响应准确率超92%，能稳定输出标题/正文84px/36px的精确比例（误差±2px）。
LiblibAI 是专注于AI图像创作的模型与工作流平台，汇聚海量风格模型、LoRA、ComfyUI工作流和创作者作品，支持在线生成、模型训练、作品发布与灵感交流，帮助设计师、插画师和内容创作者更高效地完成视觉创意。
方法二：使用“星流Star-3-text-ready”模型。需在提示词末尾追加“typographic hierarchy preserved, baseline alignment strict, pixel-perfect kerning”，否则其默认渲染会将正文行高自动拉伸至标题的1.8倍，破坏黄金分割比。
【必须关闭CFG Scale自动调节】 启用该功能后模型会动态压缩文字区域以适配构图，导致标题实际尺寸浮动达±15px，直接破坏你设定的84:36比例关系。
分步校准文字尺寸与位置
第一步：先生成纯文字层。提示词仅保留：“white background, centered black text 'Ultra-Performance Mode', bold sans-serif, 84px, no image”。确认标题位置与尺寸达标后再叠加产品图。
第二步：导入产品图后，在ControlNet中启用“softedge”预处理器，上传文字层作为参考图。这一步让AI把文字轮廓当作硬边结构来守恒，避免生成时文字边缘发虚或位置漂移。
第三步：设置Control Weight为0.85，End Step为0.9。权重低于0.7时文字易被背景纹理覆盖，高于0.9则导致字体笔画僵硬、圆角丢失——这对电子产品KV中强调的“柔中带刚”质感是致命伤。
第四步：在高级参数中将“Text Rendering Precision”滑块拖至最右（平台内部代号为text_sharp_v3）。该选项仅在V3.5L.safetensors及更新模型中可见，旧模型开启无效。
