在LiblibAI图生图批量制作分镜时，须守构图骨架：选F.1 Kontext等支持模型→切“图像到图像”模式→传≥512×512 PNG/JPG/WEBP图→设去噪强度0.35–0.55→加结构锚点提示词与规避项→启ControlNet（Canny/Depth）并调权重0.85–0.95+勾选Pixel Perfect。
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在LiblibAI中用图生图批量制作分镜或连续对话镜头时，必须守住原图的构图骨架，否则人物站位偏移、镜头角度跳变，拼成短片就会出现明显割裂感——这不是画质问题，而是结构失控。
确认图生图模式与参考图合规性
第一步：登录 https://www.liblib.art/ → 点击顶部「创作」→ 在CHECKPOINT区域选定F.1 Kontext、Seedream 4.0或Qwen-Image等明确支持图生图的模型。【不选对模型，后续上传成功也无效】。
第二步：点击页面中部的【图生图】标签 → 等待界面刷新，右上角必须显示“图像到图像”字样，且左侧出现带虚线边框的上传区；若仍显示“文本到图像”，说明模式未切换成功，需关闭页面重进。
第三步：准备参考图——分辨率≥512×512像素（低于此值AI无法识别主体轮廓）、格式为PNG/JPG/WEBP之一、单张≤10MB。用看图软件右键属性确认再上传，别等进度条卡在99%才回头检查。
设置重绘幅度锁定构图结构
上传成功后，右侧参数面板自动展开。关键一步是控制去噪强度（即重绘幅度）：
将滑块拖至0.35–0.55区间。这个范围能最大程度保留原图的景别、人物站位、镜头角度与背景层次，仅允许AI调整表情、微小肢体动作、光影和色彩细节。
数值低于0.35会过度保守，导致画面像加了滤镜却无实质变化；高于0.55则构图开始漂移，常见表现是人物从居中移到画面边缘、背景建筑比例失真、视角由平视变成俯拍——这正是分镜连贯性崩坏的起点。
用提示词加固构图稳定性
方法一：在正向提示词末尾追加结构锚点词
例如原图是“中景，女子侧身立于窗前，左手扶窗框，窗外有梧桐树”，就在提示词最后加上（window frame position unchanged:1.3），（tree silhouette fixed at upper right corner:1.2）。这些括号内描述不参与语义生成，但会作为构图权重信号被模型识别。
方法二：负向提示词中加入破坏性规避项
填入“displaced subject, floating limbs, skewed perspective, zoomed in, cropped body, background shift, camera angle change”。这些词能主动抑制AI对空间关系的自由发挥，尤其防止它把站立人物改成坐姿或把窗边场景替换成室内全景。
启用ControlNet强化结构约束
第一步：开启ControlNet模块 → 控制类型选「Canny」或「Depth」（非Lineart）→ 预处理器保持默认，模型选「control_v11p_sd15_canny」或「control_v11f1p_sd15_depth」。
第二步：将「Control Weight」拉到0.85–0.95。这个数值足够让AI严格遵循原图的边缘走向与深度分布，但又不至于僵化到完全拒绝表情变化。
第三步：勾选「Pixel Perfect」选项。它会自动缩放参考图以匹配当前画幅，避免因尺寸错配导致ControlNet提取的结构图变形——这是很多人忽略却直接导致构图偏移的关键开关。
