cfg scale需按模型类型精准设置：seedream 4.0或majicmix设7，f.1 kontext须压至3.5，flux写实系列仅限0.51；提示词越密、含文字或lora时cfg须同步调低；失败症状可反向校准cfg高低。
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你在LiblibAI WebUI里输入一句“古风少女执扇立于竹林，青衣素裙，光影斑驳”，却生成出脸型扭曲、扇子融进手臂、竹叶泛青发灰的图——问题极大概率卡在CFG Scale没设对，它不是越高越精细，而是必须和模型特性、提示词密度、采样器类型咬合匹配。
先确认你用的是哪个模型
CFG没有通用值，不同模型有专属敏感区间。打开左侧面板「Checkpoint」下拉框，看清当前选中的模型名：
• 若是【Seedream 4.0】或【majicMIX realistic】→ CFG设【7】为安全起点，可微调至6.5～7.5；
• 若是【F.1 Kontext】→ 必须压低到【3.5】，设高了人物边缘立刻撕裂、肤色偏青；
• 若是【FLUX写实系列】→ CFG只能填【0.51】，多0.01都可能让皮肤纹理崩成马赛克。
注意：别看模型名字带“realistic”就默认要高CFG，F.1和FLUX恰恰相反——它们靠底层权重强拟合真实感，CFG一高，AI反而强行“加戏”，把自然褶皱改成塑料反光。
再看你的提示词有多满
CFG本质是“提示词权重放大倍数”，提示词越稠密，越不能拉高CFG。
方法一：纯中文短句（如“一只黑猫蹲窗台，阳光，虚化背景”）→ CFG=7完全够用，设到8.5就开始出现金属质感错乱；
方法二：含具体文字内容（如“海报标题‘春风十里’，手写书法，右下角落款‘癸卯年作’”）→ 必须加英文双引号包裹文字，且CFG必须≤6.8，否则引号内文字大概率被抹掉或变形；
方法三：带LoRA权重（如在提示词末尾加“, skin_detail_enhancer:0.95”）→ CFG同步降0.3～0.5，LoRA已自带强化，CFG再高会双重过曝。
按失败症状反向校准
生成图出问题时，别重写提示词，先查CFG：
① 图中人物手指粘连、建筑窗框塌陷、文字笔画糊成一团 → CFG【过高】，立刻降0.5再试；
② 主体漂移（比如提示“穿红裙的女子”，结果生成蓝衣+模糊侧影）→ CFG【过低】，升0.3～0.4；
③ 边缘锐利但泛青、金属反光像荧光涂料、皮肤像打蜡塑料 → 不是CFG太高，而是你用了DPM++ SDE Karras采样器却还按老习惯填7，此时应换回DPM++2M Karras + CFG7，或保留SDE但把CFG压到5.8～6.2。
这一步操作起来很简单，直接在参数区找到CFG Scale输入框，删掉旧数值，敲入新数字，不用重启、不用重载模型。
