在LiblibAI生成耐看写实图需模型、参数、提示词三者协同：选Realistic/Vision/Star-3/Qwen-Image类模型；提示分主体、环境、质感三层；参数用28步+7.5 CFG或加HiRes Fix精修。
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想在LiblibAI上生成一张真正耐看、细节扎实、不显“AI味”的图片，不能只靠堆砌提示词或盲目调高采样步数——关键在于模型、参数、提示结构三者协同，缺一不可。
选对模型是好看的前提
进入 https://www.liblib.art/ → 登录后点击顶部【创作】→ 在模型选择页的“CHECKPOINT”区域，【必须选带‘Realistic’‘Vision’‘Star-3’或‘Qwen-Image’字样的模型】。比如“Realistic Vision V6.0”适合人像与产品，“Star-3 Pro”通用性最强，“Qwen-Image”对中文提示理解更准。选错模型，比如用“Anything v4.5”强行生成写实风景，大概率出现色块漂移、地平线歪斜、树影断裂等硬伤。
不推荐新手直接用“majicMIX anime”或“waifu-diffusion”生成非二次元内容——这些模型底层权重专为线条与扁平色块优化，一旦输入“玻璃幕墙反射阳光”“毛呢大衣纹理”这类写实描述，AI会强行套用动漫逻辑，导致材质失真。
提示词要分层写，不是越长越好
把提示词拆成三层：主体+环境+质感修饰。例如生成“穿驼色风衣的女性站在秋日银杏大道上”，写成：
主体：a woman in a camel trench coat, standing still, medium shot, facing camera
环境：autumn street lined with ginkgo trees, golden leaves falling, soft afternoon light, shallow depth of field
质感：film grain, Fujifilm Superia 400, realistic skin texture, fabric wrinkles visible, sharp focus on eyes
注意：避免混用矛盾风格词，如同时写“oil painting”和“8K photo realism”；也不要堆砌“masterpiece, best quality, ultra detailed”——这些泛化词已被平台识别为低信噪比信号，反而稀释关键描述权重。
Qwen 视频智能分析基础客户端（免费版），基于 Qwen 3.5 Plus 多模态模型对本地视频进行内容分析，支持场景描述与基础内容理解，采用默认抽帧频率和提示词，适合快速概览视频，API Key 读取自 ~/.skill-platform/skill-platform.json 的 skills 配置。
参数设置决定细节成败
方法一：基础稳态配置（适合90%场景）
采样步数：28 → cfgScale：7.5 → 宽高：768×1024（人物）或 1024×768（横构图）→ 去噪强度：0.5（仅图生图时启用）
方法二：细节攻坚配置（需额外算力）
开启HiRes Fix → 放大倍率：1.5 → 重绘幅度：0.3 → 二次采样器：DPM++ 2M Karras
这一步会让AI在初稿基础上重新渲染局部，尤其提升手指关节、发丝边缘、布料褶皱等易糊区域的清晰度；但若原始分辨率低于512×512，HiRes Fix会放大噪点而非细节，得不偿失。
【务必关闭‘Tile’和‘Inpaint at full resolution’两项】——前者用于超宽图拼接，后者强制全图重绘，两者同时开启会导致生成图中间出现明显接缝或主体位移。
生成后立刻做两件事
第一步：快速扫视四个角与中心区域，重点检查手部、面部、文字、金属反光处是否变形。只要有一处崩坏，立即点【重绘】而不是【下载】。
第二步：点击右下角【精修工具】→ 选【面部修复】（仅限人像）或【4K超清放大】（所有图）。注意：面部修复仅支持单张人脸，双人同框时会随机修复一人，另一人保持原状；4K放大前请确认原图无大面积模糊，否则AI会“脑补”出虚假纹理。
