更换checkpoint模型后必须重写提示词，因不同模型的文本编码器语料、token切分和语义空间各异，复用旧提示词会导致风格漂移、文字错乱或人物崩坏；需按模型语言类型严格重写，并通过校验指令和纯色测试图验证生效。
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LiblibAI更换Checkpoint模型后必须重写提示词，否则大概率出现风格漂移、文字错乱或人物崩坏——因为不同模型的文本编码器训练语料、token切分逻辑和语义映射空间完全不同，复用旧提示词等于让新模型强行翻译一套它根本没学过的密码本。
为什么不能沿用旧提示词
英文模型如Seedream 4.0把“red dress”解码为RGB(220,40,60)色域内的连衣裙轮廓，而中文模型Qwen-Image看到同样字符串会先触发中英翻译模块，再匹配“红裙”在水墨/工笔/CG三类子空间的概率分布，最终输出可能是一团晕染的朱砂色块。混用提示词不是“效果打折”，而是直接跳转到错误的潜空间分支。
日文模型对全角逗号「、」有独立token，但遇到中文顿号“、”或英文逗号“,”会截断后续所有语义；韩文模型识别“예쁜 여자”时依赖谚文字母组合权重，插入一个拉丁字母“a”就会导致整句置信度跌破阈值，触发默认崩坏保护机制。
按模型语言重写提示词的操作路径
第一步：确认当前CHECKPOINT模型右上角标注的语言类型——点击模型卡片进入详情页，【只看右上角徽章，不看用户评论或简介文字】；
第二步：清空原提示词框，一个字都不要留——浏览器缓存可能残留上一次的DOM节点，直接编辑会导致混合解析；
第三步：输入与模型语言严格一致的描述，例如：
→ 中文模型：用“敦煌飞天”“青绿山水”“宣纸肌理”等本土化词汇，禁用片假名、英文括号、全角标点；
→ 日文模型：写“かわいい少女、背景に桜、柔らかな光”，确保所有标点为全角、无空格、无ASCII符号；
→ 英文模型：写“a red apple on wooden table, photorealistic, studio lighting”，避免“red color apple”这类中式直译结构。
检查提示词是否生效的关键动作
方法一：在负向提示词首行插入硬性校验指令——【no auto-fallback, no default checkpoint injection, no implicit VAE swap】，必须顶格、无换行、无空格、无中文标点；
方法二：生成一张纯色测试图，提示词仅写“a #FF0000 red square on pure white background”，观察输出是否为精准正红色——若偏橙或发灰，证明提示词未被目标模型真实解析；
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
