锁定随机种子（seed）为固定正整数可确保图像复现；检查模型与lora加载状态需确认节点绿色对勾及model_hash一致；提示词须严格分正负向输入并删除模板描述词。
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你在LiblibAI上输入完全相同的中文提示词，点击“开始作图”后却得到构图错位、人物脸型突变、背景元素随机增减甚至主体消失的图像——这不是提示词写得不好，而是扩散过程的初始噪声起点每次都在重置。
检查随机种子（Seed）是否被锁定
第一步：进入LiblibAI官网（https://www.liblib.art/）→登录账号→点击“在线生图”进入绘图界面。
第二步：在右侧参数面板中找到标有“随机数种子(Seed)”的输入框，它默认显示为【-1】，代表启用动态随机模式。
第三步：将光标置于该输入框内，全选并删除“-1”，手动输入一个大于0的整数，例如42、19840507或13579。这一步必须手动输入，不能粘贴带空格或符号的字符串。
第四步：确认其余参数（如大模型、CFG Scale、采样器、宽高尺寸）保持不变，再点击“开始作图”。只要所有条件一致，同一Seed值将严格复现出完全相同的像素级图像。
排查模型与LoRA加载状态
方法一：进入绘图界面后，先不点运行，点击右上角「刷新节点」按钮→等待所有节点右下角出现绿色对勾。若CheckpointLoader或ControlNetLoader节点显示红色感叹号，说明模型文件未加载成功，系统会悄悄回退到默认底模，导致风格偏移。
方法二：右键任意CLIPTextEncode节点→选择「查看节点信息」→滚动到底部看“model_hash”。两次运行若哈希值不同，证明后台调用的是不同版本模型——哪怕名字一样，训练权重也可能已被作者更新过。
注意：LoRA权重滑块若设为0.0，节点仍会加载但不生效；必须确保数值大于0且未被动态节点覆盖。
验证提示词结构是否稳定
① 正向提示词与负向提示词必须严格分离。点击页面顶部“正向提示词”标签下方的白色输入框，仅在此处填写描述性内容，例如“水墨江南，青瓦白墙，细雨蒙蒙”。
② 向下滚动至“负向提示词”标签区域，在其专属文本框内单独填写屏蔽项，如“low quality, worst quality, watermark, text, signature”。
③ 【必须删除所有含‘通用’‘默认’‘推荐’字样的模板描述】——这类词会激活模型的模板推荐引擎，自动注入额外LoRA权重，与你指定的ID形成冲突。
