必须用图像锚点将角色从原场景中分离并挂载新背景：上传单人正面原图→用kontext f.1模型→双图锚定法（原图+空景图）→调参control strength 0.75、denoising 0.45、开启preserve face detail→分辨率锁定1024×1024。
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在LiblibAI中把角色从海边换到古风庭院后，五官突然变尖、发色偏黄、连耳垂大小都不一样——这不是模型抽风，而是场景切换时AI把“海边”这个强视觉信号当成了人物特征的一部分，顺手把角色的底层结构也重写了。必须用图像锚点把角色本体从场景里硬抠出来，再重新挂载新背景。
上传原图并锁定角色主体
打开LiblibAI网页端，点击【新建项目】→选择【图生图】模式→在画布区域直接拖入你那张带角色的原始图片（必须是单人、正面或微侧、无遮挡、背景尽量干净）。这一步不能跳过，也不能用截图拼接图代替，【原图必须包含完整清晰的脸部+上半身，且角色占画面面积不低于40%】。如果原图是远景或多人合照，后续所有操作都会失效。
上传完成后，右侧面板会自动识别出“主体检测框”，确认框线严丝合缝包住角色头部和肩膀。如果框偏了，手动拖拽四个角校准——哪怕只差两毫米，生成时脸型也会漂移。
用Kontext模型做跨场景迁移
在模型选择栏找到并启用【F.1 Kontext】（不是基础版Kontext，必须带F.1前缀）。这个版本支持多图参考，能同时记住角色长相和新场景结构。其他模型如Flux或SDXL在此类任务中会丢失30%以上的面部细节。
方法一：单图指令迁移
在提示词框输入：“A young Asian woman with black long hair and almond eyes, wearing a white dress, standing in a traditional Chinese garden with red pillars and koi pond, soft sunlight, cinematic lighting”。注意——人物描述必须严格复刻你原图里的发型、眼型、衣着颜色，**不能写“similar to input image”这种模糊表述**，Kontext不认这类泛指词。
方法二：双图锚定法（推荐）
第一步：上传原图作为【参考图1】；
第二步：单独找一张纯古风庭院的空景图（无角色、无文字、无水印），上传为【参考图2】；
第三步：提示词只写新场景要求：“traditional Chinese garden, red pillars, koi pond, soft sunlight”，人物部分完全留空。Kontext会自动从图1提取角色特征，从图2提取空间结构，二者强制对齐。
关键参数设置
将【Control Strength】拉到0.75，低于0.6角色会失真，高于0.8新场景融合度变差。【Denoising Strength】设为0.45，这个值是实测平衡点：0.4以下换景不彻底，0.5以上五官开始像素化。
必须勾选【Preserve Face Detail】选项，这个开关在高级参数折叠菜单里，不点开根本找不到。它强制模型在重绘背景时冻结面部纹理层，否则哪怕参数全对，生成结果里睫毛根数都可能少两根。
分辨率固定选1024×1024，不要用1280×720或其他比例。LiblibAI的Kontext引擎对非方形画布有渲染偏移，实测横向构图会导致左右脸不对称误差达17%。
