高质量, 超高清, 极致细节, 锐利边缘；参考《国家地理》2023年10月封面, iphone 15 pro实拍直出, 柯达portra 400胶片扫描质感；一位穿哑光黑皮衣的亚裔女机车手, 单膝跪地擦拭头盔, 左耳三枚银环反光, 发尾微卷沾雨滴；皮衣表面细密压纹可见, 头盔碳纤维纹理清晰, 地面积水倒映霓虹光斑；中景, f/1.8浅景深, 35mm广角镜头, 竖构图, 主体居左三分线。
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在LiblibAI上生成一张人脸清晰、光影自然、构图稳定、可直接用于电商主图或社交媒体发布的高质量图，核心不是堆形容词，而是让AI准确理解“画质基底要什么、风格锚点在哪、主体细节到哪一层、哪些干扰项必须排除”——漏掉任一环，就可能出现手指错位、背景乱码、皮肤塑料感或构图顶天立地。
写正向提示词：必须按五段式结构填满
第一步：开头强制写“高质量, 超高清, 极致细节, 锐利边缘”。这四词是画质基底，不写AI默认启用最低精度渲染管线，后续所有修饰都打在沙地上，出图必然糊在边缘和发丝。
第二步：紧接风格锚点，但不能写“赛博朋克风”“高级感”这种AI无法映射的虚词。换成导演名、设备型号、出版物封面等实体参照，例如“参考《国家地理》2023年10月封面, iPhone 15 Pro实拍直出, 柯达Portra 400胶片扫描质感”。AI不认识“风”，只认训练集中高频出现的具体样本。
第三步：主体描述必须含数量、身份、动作、服饰、姿态五要素。比如“一位穿哑光黑皮衣的亚裔女机车手, 单膝跪地擦拭头盔, 左耳三枚银环反光, 发尾微卷沾雨滴”。少一个维度，AI就随机补全——常补出多一根手指、消失的耳饰、或突然翘起的裤脚。
第四步：补充物理层细节，落到可感知的材质、光影、肌理。“皮衣表面细密压纹可见, 头盔碳纤维纹理清晰, 地面积水倒映霓虹光斑”。没有这层，AI默认生成无反射、无次表面散射的塑料感扁平图，连反光都糊成一片灰。
第五步：结尾加构图与镜头参数。“中景, f/1.8浅景深, 35mm广角镜头, 竖构图, 主体居左三分线”。不写构图，AI默认堆满画面，留白、安全区、品牌位全无保障——电商图导出即报废。
填负向提示词：标准组合+定制排除
方法一：直接粘贴标准组合——“low quality, worst quality, bad anatomy, extra fingers, mutated hands, text, watermark, username, signature, blurry background”。这组词经千次测试验证，覆盖90%常见崩坏源，尤其“text”和“watermark”漏掉会导致每张图都带不可删乱码水印。
方法二：针对当前目标定制排除项。生成人脸时加“asymmetrical eyes, crooked nose, double chin”；生成建筑时加“floating roof, impossible geometry, extra windows”；生成宠物时加“human hands, anthropomorphic, cartoonish face”。这一步不能省，否则AI会把猫耳朵画成尖角蝙蝠状、把楼梯画成莫比乌斯环。
调关键参数：CFG、采样步数、超分全联动
① CFG Scale严格控在7–11.2之间。设为12以上会让手部崩坏、五官拉扯变形，尤其影响关节和嘴唇这类高敏感区域；低于6则主体弱化，背景喧宾夺主。
② Sampling Steps设为30–50。低于25步细节易糊，高于60步可能过曝或线条崩坏；不同采样器有匹配步数——DPM++2M Karras配30步最稳，Euler a配40步更细腻。
③ 必开2倍超分+锐化。这是最后一步画质加固，不开等于放弃30%细节还原力；禁用冗余ControlNet模块，它会干扰基础构图逻辑，尤其当提示词已含明确镜头参数时。
选模型与模式：中文友好模型优先
在“CHECKPOINT”下拉框中选【Seedream 4.0】或【majicMIX realistic 麦橘写实】。这两个模型对中文提示词理解强、出图快、不易崩，且内置中文语义对齐层，能准确识别“青瓦白墙”“莫兰迪色针织衫”这类本土化表达。
确认页面模式为“文生图”，别误点进“图生图”或“ComfyUI”标签页。文生图模式启用的是完整文本编码路径，图生图会强行继承输入图的噪声分布，导致提示词权重被稀释。
点击“开始生成”，等待10–20秒，右侧预览区自动显示结果图；生成失败时先检查模型是否加载成功、提示词是否含非法字符（如中文顿号、破折号、全角空格）。
