LiblibAI中需协同控制风格、结构与细节：主模型融合定基调，LoRA调质感，ControlNet管构图，提示词分层加权调度；各模块权重与格式须严格规范，缺一不可。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
在LiblibAI中实现风格、结构与细节的协同控制，必须让不同模型各司其职——主模型定基调，LoRA调质感，ControlNet管构图，提示词做调度，缺一不可。
主模型融合：用ComfyUI加权合并两个底模
第一步：打开LiblibAI创作中心→点击“ComfyUI工作流”→新建空白工作流。
第二步：从节点库拖入两个“CheckpointLoaderSimple”节点，分别加载你选中的大模型，例如“ReVAnimated_v122.safetensors”和“majicMIX_realistic_V7.safetensors”。【必须使用.safetensors格式，.ckpt文件可能触发兼容报错】
第三步：添加“ModelMergeSimple”节点，将两个CheckpointLoaderSimple的“MODEL”输出端口，分别连入其左、右输入口。
第四步：在ModelMergeSimple中设置权重——左侧0.65、右侧0.35，确保总和严格等于1。权重不等于1会导致UNet计算异常，生成图大面积崩坏。
第五步：把合并后的“MODEL”输出，直接接入KSampler节点的模型输入端口，后续所有ControlNet、VAE、CLIP编码器都基于这个融合模型运行。
LoRA叠加：最多启用3个，总强度≤2.0
方法一：网页端快速叠加（适合调试）
在生图界面点击“LoRA”标签页→勾选第一个LoRA（如“水墨风增强”），强度设为0.85→再勾选第二个（如“手部细节修复”），强度设为0.65→最后勾选第三个（如“光影层次调节”），强度拉到0.5。此时总强度=2.0，已达平台硬上限。
方法二：ComfyUI精准控制（适合出图）
在工作流中插入“LoraLoader”节点，每个LoRA单独挂一个节点；将三个LoraLoader的“MODEL”输出，依次串入“ModelPatchBypasser”节点；最终只把最后一个节点的MODEL输出，接入KSampler。这样能避免LoRA间信号干扰。
注意：若两个LoRA触发词语义冲突（比如一个要“锐利线条”，另一个要“柔焦晕染”），画面会局部撕裂。这时必须删掉其中一个，或改用括号加权语法在提示词里软性协调：“(sharp lines:1.3), (soft glow:0.7)”。
ControlNet多单元协同：按控制优先级分配权重
① 先加载ControlNet预处理器：在工作流中拖入“ControlNetLoader”节点，选择“control_v11p_sd15_openpose”模型；再拖一个“ControlNetLoader”，加载“control_v11f1p_sd15_depth”。
② 分别接入对应预处理器：OpenPose节点接“openpose_full”预处理图像，Depth节点接“depth_midas”预处理图像。这两路必须用同一张参考图或线稿输入，否则空间逻辑错位。
③ 权重分配原则：人体姿态类（openpose/canny）权重设0.8–1.0，确保结构不走形；景深/边缘类（depth/normal）权重压到0.4–0.6，仅作辅助强化；避免所有ControlNet权重全拉满，那样会压制主模型的风格表达力。
这一步操作起来很简单，直接把两路ControlNet的“CONTROL_NET”输出，分别连入KSampler的两个control_net输入口即可。
提示词分层加权：用括号语法绑定模型意图
正向提示词写法示例：
“(masterpiece:1.3), (best quality:1.2), (realistic skin texture:1.1), (ink wash style:0.9), (bold outlines:0.8)”
括号内数字代表该语义段在扩散过程中的采样权重。数字＞1.0的关键词，会强制模型优先响应对应LoRA或主模型的强特征；＜1.0的则作为氛围补充，不抢主导权。
负向提示词必须同步分层：“(deformed fingers:1.5), (blurry eyes:1.4), (lowres:1.2), (bad anatomy:1.0)”——高权重排除项能有效拦截LoRA叠加后可能放大的缺陷。
特别提醒：括号加权只对当前提示词生效，无法跨模型传递。所以每个模型模块（主模、LoRA、ControlNet）对应的关键词，必须在提示词中显式写出并加权，不能指望模型自动联想。
