首帧图片必须严格满足三项标准并确保在图生视频模式下上传：①分辨率≥768×768；②主体居中且占画面60%以上；③无压缩伪影、水印或ps痕迹；且仅在【创作】→选择视频模型→点击“图生视频”标签后才生效。
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要在LiblibAI中让图生视频真正按你设想的起始状态展开动作或变化，首帧图片不能随便挑一张就传——它得是后续所有动态演化的视觉锚点，一旦选错，AI会从错误起点“自由发挥”，导致人物突变、构图崩坏、镜头跳轴。
确认首帧图片已处于图生视频专属入口
首帧只在【图生视频】模式下生效；若误入文生视频或图生图界面，上传的图片会被忽略或仅作风格参考，【首帧控制功能完全不触发】。必须先点击顶部导航栏【创作】→在模型页选择支持视频生成的模型（如可灵O1、海螺2.3）→再点击页面中部明确标有“图生视频”的标签，右上角显示“当前模式：图生视频”才算就位。
首帧图片的硬性筛选标准
首帧不是“看起来差不多就行”的图，它必须同时满足三项不可妥协的条件：
① 分辨率≥768×768像素——低于此值，AI无法稳定识别主体轮廓，生成视频开头常出现人脸模糊、肢体错位、边缘撕裂；
② 主体居中且占据画面60%以上面积——偏左/偏右/过小都会导致AI误判运动中心，例如你想让角色从静止抬手，结果AI把镜头重心拉向背景，手刚抬起就切出画外；
③ 无明显压缩伪影、无水印、无PS拼接痕迹——JPG高频压缩产生的色块、半透明水印遮盖的面部区域、多图合成留下的边缘光晕，都会被AI当作真实结构学习，继而放大成视频中的诡异变形。
首帧与尾帧的协同校验法
方法一：用同一张原图裁剪出首尾帧
适用于产品展示、机械开合、形态渐变类需求。比如生成“手机从闭合到展开”视频，直接对一张高清手机正面图做两次裁剪：一次保留闭合状态全貌（首帧），另一次手动展开屏幕区域并保持机身角度一致（尾帧）。这样两张图风格、光照、透视完全统一，AI中间补帧时不会产生风格撕裂或视角跳跃。
方法二：用ControlNet姿态关键点反向锁定
若已有角色图但动作僵硬，可在LiblibAI中启用ControlNet插件，上传该图后勾选“OpenPose”节点，系统自动提取骨骼热力图；确认关键点（肩、肘、腕、髋）位置准确无误后再导出为新首帧——这比肉眼判断更可靠，能避免因站姿微倾导致的后续动作歪斜。
注意：首帧和尾帧若用不同设备拍摄、不同滤镜处理、甚至不同时间打光，AI会在第3–5帧开始出现画面抖动或色调断层，这种问题无法靠后期参数调整修复。
上传首帧的实操路径
第一步：进入图生视频界面后，找到左侧带虚线边框的上传区；
第二步：将已校验合格的首帧图片拖入该区域，或点击后从本地选取；
第三步：等待预览图稳定加载完成——若出现拉伸变形、黑边、马赛克噪点，立即关闭并换图，【此时点生成只会放大错误】；
第四步：上传成功后，右侧参数区会出现“首帧已加载”绿色提示，且下方“尾帧”上传框同步激活，说明系统已识别首帧为有效控制源。
