需建立轻量可复用的模型分组机制：创建项目专属收藏夹并规范命名，批量筛选入库模型，为每个模型添加含短板、参数、镜头类型的备注，最后导出json跨设备复用。
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在LiblibAI上为不同项目快速筛选并归档适配模型，避免每次创作都从头翻模型库、重复试错——你需要建立一套轻量但可复用的模型分组机制，而不是靠记忆或截图堆叠。
创建项目专属模型收藏夹
进入LiblibAI官网，登录账号后点击右上角头像→选择【我的收藏】→点击右上角【+新建收藏夹】。
给收藏夹命名时直接体现用途，例如“短剧-女主固定脸”“小红书-美拉德OOTD”“PPT-扁平插画”，【名称中不要加空格或特殊符号，否则后续API调用或工作流导入可能报错】。
新建完成后，该收藏夹会出现在左侧导航栏，点击即可进入空白列表。
按项目需求批量筛选并入库
打开【模型库】→顶部搜索框输入关键词，例如“混元图像3.0”“Seedream 4.5”“Qwen-Image”等已知强指令理解力或高质感输出的模型名。
逐个点击目标模型卡片→在详情页右上角点击【加入收藏夹】→勾选对应项目名称（如“短剧-女主固定脸”）→确认。
注意：一个模型可同时加入多个收藏夹，但每个收藏夹内只保留1次该模型引用；重复添加不会覆盖，也不会报错，但会浪费页面滑动时间。
用标签+备注锁定关键差异点
对已入库的模型，逐个进入其收藏夹条目→点击右侧【编辑】图标→在“备注”栏填写三类信息：
- ① 实测响应短板：例如“不支持>300字提示词”“人物手部易畸变”“夜间场景泛白”
- ② 必配参数组合：例如“必须开高清修复+去噪0.55”“需搭配ControlNet深度图”
- ③ 适用镜头类型：例如“仅限特写/半身”“支持全身+背景联动”“适合静态封面非动态分镜”
这一步不能省——没有备注的模型，三个月后你根本想不起它上次为什么被选中。LiblibAI不提供模型对比快照功能，文字备注是唯一可回溯的锚点。
导出为JSON供跨设备复用
进入任一收藏夹→点击右上角【导出】→选择格式为【JSON】→保存到本地。
该文件包含模型ID、名称、备注、入库时间，不含权重或图片数据，体积小于2KB，可用任意文本编辑器打开验证。
换电脑或重装浏览器后，只需进入【我的收藏】→【导入】→上传该JSON，所有分组与备注自动重建。
