必须将客户模糊反馈转化为像素级可执行指令：第一步识别意见属人像/环境/文字类；第二步套用对应结构化句式；第三步剔除主观词，只留RGB值、坐标等硬参数。
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客户说“皮肤太假”“背景太乱”“logo看不清”，但AI不理解模糊表述，必须拆解成像素级可执行指令才能让LiblibAI精准重绘。直接把原话喂给模型，90%会生成失真发灰的皮肤、更杂乱的背景、彻底消失的logo。
把口语化意见转成AI能懂的结构化指令
第一步：识别意见类型——分三类处理。客户所有反馈都逃不出“人像细节”“环境干扰”“文字/标识”这三大类，每类对应不同参数组合。
第二步：套用标准句式模板。人像类用“保留【原始纹理】+增强【具体部位】+抑制【错误倾向】”；环境类用“冻结【主体轮廓内区域】+重绘【指定范围】+约束【风格/色温/材质】”；文字类用“锁定【图层位置】+放大【字号比例】+强制【纯黑#000000或专色值】”。
第三步：剔除所有主观形容词。删掉“自然”“高级”“干净”“舒服”这类词——LiblibAI没有审美神经元，只认RGB值、像素坐标、蒙版覆盖度。例如“皮肤太假”必须写成“面部区域重绘强度设为0.48，保持颜色信息勾选，提示词仅写‘减少磨皮痕迹，保留鼻翼毛孔与颧骨微血管’”。
高频意见对照表（直接抄）
方法一：“皮肤太油/反光” → 在Inpaint模式下，用15像素硬边画笔涂抹T区→重绘强度0.42→勾选“保持颜色信息”→提示词写“哑光肤质，T区无高光反射，保留法令纹走向”。
方法二：“背景有杂物/穿帮” → 右键原图→在遮罩编辑中打开→用60像素画笔涂满背景区域→边缘用1像素画笔描边→提示词只写“纯白背景，无影棚接缝，地面平整无反光”【绝不能写“清理背景”——AI会误删人物脚踝】。
方法三：“logo模糊/变形” → 先导出原图，用PS放大至400%确认logo实际像素尺寸→在LiblibAI上传时勾选“高精度文本保留”→蒙版只涂logo外侧1像素宽环形区→提示词写“【LOGO名称】矢量重绘，字体锐利无锯齿，宽度维持原图占比12.3%”。
甲方说“再修得像样点”怎么办
这是最危险的模糊指令。立刻打开原图，在LiblibAI里做三件事：按Ctrl+滚轮放大到200%，检查发丝边缘是否断裂；拖动进度条对比生成图与原图的肩部明暗交界线是否偏移；用吸管工具取色，确认领口布料色差ΔE值是否＜3.5。
把这三个实测数据填进提示词：“发丝末端分叉清晰（已验证），肩线明暗交界偏移≤0.7像素（已测量），领口色差ΔE=2.1（已校准）”。
点击生成。
