必须用同一张图和同一段提示词初始化所有模型，否则结果差异源于输入扰动而非模型能力；角色与风格锚点依赖CLIP嵌入向量，需确保参考图正面中景纯白底、提示词无主观修饰、关闭自动增强；横向比对须聚焦左眼瞳孔、耳垂、围巾褶皱、纽扣位置等微观特征以定位真实漂移。
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在PixTV中测试不同模型时，必须用同一份起始图、同一段提示词、同一组参数初始化所有模型，否则无法判断结果差异是来自模型能力本身，还是输入扰动导致的伪偏差——比如A模型用高清正面照+简写提示词，B模型用侧脸截图+长句扩写，那画风不一致根本不是模型问题，而是锚点混乱。
避免输入变量干扰模型能力判断
PixTV所有视频模型都依赖CLIP文本-图像对齐机制，但不同模型对同一段文字的语义解码权重不同。若你给Seedance 2.5传“穿蓝西装的男人”，给PixVerse V6却传“商务精英，深蓝修身西装，金丝眼镜，45度侧脸微笑”，后者多出的姿态、材质、角度描述会强行拉偏隐空间分布，导致两组输出根本不在同一比较维度上。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。但跳过它直接进生成环节，后续所有对比都失去基准。
【必须用同一张图+同一段文字描述初始化所有模型】。如果A模型用图+简写提示词，B模型用图+长句扩写，结果差异就不是模型能力问题，而是输入扰动问题。
确保角色锚点与风格锚点可复用
当你在PixTV中保存角色锚点或风格锚点时，系统实际存储的是该图在CLIP-ViT/L-14模型下的768维嵌入向量。不同图哪怕只差一个像素，向量距离也可能跃升至0.8以上（阈值为0.3），导致Seedance 2.5读取时误判为全新角色，从而放弃ID绑定，引发人物漂移。
上传前务必检查：参考图是否为正面/中景/纯白底；提示词是否剔除主观修饰词（如“非常帅气”“极其自然”）；是否关闭了“自动增强光照”等预处理开关。
横向比对时能锁定真实漂移部位
第一步：用同一张参考图生成三组关键帧（GPT Image 2.5 / Seedream 5.0 Pro / Seedance 2.5）→ 第二步：将九张图并排置于无限画布 → 第三步：只盯四个微观部位——左眼瞳孔大小、耳垂形状、围巾边缘褶皱走向、制服第二颗纽扣位置。
这些是AI最容易漂移的特征。如果三组图中只有Seedream 5.0 Pro的纽扣位置上下浮动超2像素，而其他两组稳定在±0.3像素内，才能确认是该模型在服装建模模块存在系统性偏差；若每组纽扣位置都不一样，则说明你根本没用同一张图初始化，比对无效。
