标着“支持多图输入”的模型需通过四个位置验证真实能力：①模型卡片顶部「输入类型」标签；②「模型参数」中input_schema字段是否含多个image键；③「使用示例」截图与操作路径是否显示多个上传框或明确标注多图输入；④「api调用说明」中body是否有数组型images字段。
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当你在LiblibAI模型库中看到一个标着“支持多图输入”的模型，但点进去发现说明文档里全是中文描述、参数表格和示例图，根本没写清楚它到底能不能同时喂3张图进去生成一张新图——这种模糊地带最容易导致你白跑50次出图失败。下面教你怎么从模型说明页的四个关键位置快速揪出真实能力边界。
看模型卡片顶部的「输入类型」标签
进入模型详情页后，第一眼盯住右上角模型卡片区域。如果显示 【输入类型：Image + Image + Image】 或 【支持多图拼接输入】，说明该模型原生接受≥2张图像作为联合输入。若只写“Image”或留空，大概率仅支持单图——哪怕作者在示例里用了三张图，那也只是靠提示词引导模型“想象第三张”，不是真输入。
注意：部分模型会写“Multi-Image（需启用高级模式）”，此时必须点击“高级参数”展开面板，确认是否出现“image_2”、“image_3”等独立上传入口，否则只是文字噱头。
查「模型参数」表格中的 input_schema 字段
向下滚动到“模型参数”折叠区，点击展开。找到名为 input_schema 的JSON字段，重点看其中是否有多个 image 类型键名：
✅ 正确结构示例：{"image_1": {"type": "image"}, "image_2": {"type": "image"}, "prompt": {"type": "string"}}
→ 表明模型底层定义了两张图输入通道。
❌ 危险信号：{"image": {"type": "image"}, "prompt": {"type": "string"}}
即使你在提示词里写“左边是A图，右边是B图”，模型也无法真正读取第二张图，只会把你的文字当文本理解。
翻「使用示例」里的真实截图与上传操作路径
方法一：观察示例图下方的操作动线描述。
若写着“上传人物图 → 上传背景图 → 输入风格指令”，且截图中Gradio界面明确显示两个独立文件上传框，则为真多图支持。
方法二：注意示例图是否带编号标注。
如“示例1：单图输入｜示例2：双图融合｜示例3：三图蒙太奇”，且每张示例图右下角有小字注明“input: image_a + image_b + image_c”，这就是官方实测过的输入组合，可直接复用。
⚠️ 警惕只有单个上传框+配图却PS了三张小图拼在一起的“伪多图示例”——那是作者自己后期合成的，不代表模型能力。
试「API调用说明」中 body 参数的字段结构
如果页面底部提供了API接入文档，直接跳到 Request Body 部分：
第一步：查找是否含 images（复数）字段
第二步：确认该字段是否为数组类型，例如："images": ["data:image/png;base64,...", "data:image/jpeg;base64,..."]
→ 这代表接口层已预留多图传输通道。
第三步：检查是否要求所有图片base64编码后总长度≤8MB。
若限制极严（如≤2MB），说明后端做了强制合并预处理，实际仍按单图流走通路，多图只是前端障眼法。
