基于多阶段训练的文字对齐优化方案
针对文字描述与生成结果不匹配的问题，可采取如下措施：
- Description Structuring：坚持“主体+场景+风格”的三段式写法（例如“穿白色实验服的科学家在实验室，赛博朋克风格”），关键元素放句首，避免使用模糊词汇如“漂亮”“有气质”等
- parameterization：在Gradio界面的进阶设置中调整
text_guidance_scale参数（建议值7.5-9.0），该值越高文字约束力越强但可能降低图像多样性 - Model Selection::
aes_stage2模型通过两阶段训练优化了文字-图像对齐度，特别适合需要精确表达复杂描述的场景 - Negative Tips: Use
negative_prompt参数排除干扰元素（如添加“lowres, bad anatomy”等负面标签）
测试显示，配合LoRA插件的Realism模块（加载路径<path_to_lora>/realism.safetensors）可使文字对齐准确率提升约30%
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化生成图像的文本对齐度以避免内容偏差？
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