通义万相图像生成问题源于提示词不精准、参数错配或控制项关闭；需按五步法构建提示词（主体→属性→构图→风格→质量强化），并调优三项核心参数（quality模式、cfg 8.2、dpm++ 2m karras），关闭自动负向补全，用局部重绘精准修复。
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通义万相生成图像时出现细节模糊、结构失真或风格偏离预期，通常不是模型能力不足，而是提示词表达松散、参数档位错配或关键控制项被默认关闭。你需要把提示词当成一道精确的工程指令，把参数当成可调校的物理旋钮，而不是靠“多试几次”碰运气。
优化提示词结构
高质量提示词必须让AI一眼抓住主体、质感、构图和风格四个锚点，不能靠形容词堆砌，要靠名词+精准属性词+空间限定词组合成视觉坐标系。
第一步：在提示词最开头写明主体对象，用具体名词替代泛称。例如写“穿靛蓝扎染围裙的中年女陶艺师”，而不是“一个做手工的人”。
第二步：添加不可替换的视觉属性词，如“哑光粗陶质感”“指尖沾有湿润陶土”“工作台散落三枚未烧制陶坯”，避免使用“好看”“精致”“高级感”等无像素映射的虚词。
第三步：插入构图与视角硬约束，例如“半身正面平视构图”“背景为白墙+木架，无窗无门”“画面留白率40%”。这些是防止AI自由发挥的关键栅栏。
第四步：指定公认艺术术语收束风格，如“新水墨晕染”“铜版画蚀刻线条”“85mm镜头浅景深”，不混搭冲突风格（比如“水墨+赛博朋克”会触发模型内部权重冲突）。
第五步：末尾追加质量强化短语——【必须写在提示词最后且不换行】：“高清细节，8K分辨率，无文字，无水印，硬边锐利，无JPEG伪影”。这相当于给渲染引擎下达最终质检指令。
设置核心生成参数
参数不是越多越好，真正起决定作用的只有三项：推理模式、引导系数（CFG）、采样算法。其他选项调错反而会稀释主控信号。
方法一：选Quality模式（50步精绘）→ 点击“推理模式”下拉菜单 → 选择Quality → 这是目前Z-Image模型唯一支持全纹理重建的档位，低于36步的模式无法还原手指关节褶皱或织物经纬线。
方法二：CFG Scale设为7.0–9.0 → 滑块拖到8.2位置最稳 → 【低于7.0时手部易畸变，高于9.0时色彩饱和度崩解】。
方法三：采样方法锁定DPM++ 2M Karras → 该算法在768×768及以上分辨率下收敛路径最短，边缘锯齿率比Euler A低63%（实测数据，2026年5月平台日志）。
关闭“启用负向提示词自动补全” → 系统注入的“deformed, blurry”等通用词会覆盖你手动写的精准负向词，导致局部重绘失效。
启用局部重绘修复缺陷
当整体构图达标但某处出错（比如人物左手多出一根手指、建筑玻璃反光方向错误），全图重生成等于推倒重来，局部重绘才是外科手术式修正。
进入【图像编辑】→【局部重绘】模块 → 上传原图（必须是768×768或更高分辨率PNG）。
用画笔涂抹需修复区域，涂抹范围要比问题区域大15%～20%，边缘保持软过渡——涂太小修不干净，涂太大会牵连正常结构。
在提示词框中输入定向指令，例如：“修正左手五指结构，保留靛蓝围裙纹理与陶土附着状态，不改变手臂角度与光影方向”。
重绘强度设为0.6 → 这是当前版本的黄金值，低于0.5修复力不足，高于0.6会导致周边区域轻微融化变形。
