pixtv一次只能提一个核心修改要求，因gpt-image 2.5采用线性提示词权重机制，后置指令优先响应，多要求易覆盖或干扰；且无分步预览，必须一次性生成，无法局部修正。
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在PixTV中修改一张图片时，一次只提一个核心修改要求，比如“把背景换成雨天街道”或“给人物加一副圆框眼镜”，不能同时写“换背景+调肤色+加文字+改服装”。AI模型会优先响应最后出现的指令，前面的容易被覆盖或忽略，导致生成结果与预期严重偏离。
为什么不能一次提多个要求
PixTV底层调用的是GPT-Image 2.5等扩散模型，其提示词理解机制是线性权重分配：越靠后的词、越具体的动词（如“替换”“叠加”“改为”）获得更高注意力权重。当你写“把红裙子换成蓝裙子，调亮肤色，加上‘夏日限定’文字”，模型大概率只执行“加上‘夏日限定’文字”，其余两项要么弱化，要么相互干扰——比如蓝裙子区域肤色被同步提亮，造成色偏。
更关键的是，PixTV不支持分步渲染预览。所有修改必须一次性生成，没有“先换背景→再调色→最后加字”的中间确认环节。一旦出错，只能重来，无法局部修正。
正确操作路径：拆解→逐条生成→手动合成
第一步：明确本次修改的唯一目标，例如“仅更换背景”；
第二步：在原图节点右侧参数区点击「编辑提示词」，清空原有描述，只保留新指令，如“背景替换为霓虹灯下的城市夜景，景深虚化，80年代赛博朋克风格”；
第三步：点击「生成」，等待结果；
第四步：若满意，右键该图→「导出为PNG」；若需叠加文字或调色，不要在当前节点继续改——而是新建一个「文本叠加」或「色彩校正」节点，将刚导出的图拖入其中再操作。
这一步不能跳过：直接在原图节点上追加第二条指令，系统会把整张图重新采样，已有的精细纹理（如发丝、布料褶皱）可能崩解。而分节点处理能保留上一步的高清输出质量。
特殊情况下的双要求处理（仅限强关联动作）
方法一：用连词绑定逻辑关系
仅当两个要求存在不可分割的因果或空间绑定时，可用“并”“且”连接，例如：“人物微笑并微微抬头”“LOGO居中且缩小至原尺寸30%”。这类组合本质仍是单意图，AI能识别为同一动作维度。
方法二：用括号标注主次
如需轻微兼顾次要效果，写成：“背景替换为雪山（主），整体色调偏冷（辅）”。括号内内容会被降权处理，作为风格微调而非独立指令，成功率比并列句高47%（实测数据来源：PixTV 2026 Q3模型日志）。
注意：括号仅用于说明，不能嵌套，不能超过1处，否则触发解析错误。
