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如何解决AI图像生成结果不符合预期的根本问题?

2025-08-20 220

解决AI图像生成质量问题的实用方案

当使用Monet Vision进行AI图像生成时,可能遇到结果与预期不符的情况。以下提供系统性解决方案:

  • 精细化输入描述:确保使用具体形容词和细节说明,例如”夕阳照耀下的海浪,印象派风格”比简单写”海边日落”更易生成理想效果
  • 多模型对比测试:利用平台内置的模型对比功能,同时使用DALL-E、Flux等不同引擎生成图像,不同模型擅长不同风格领域
  • 参数优化调整:分辨率建议从1080p起步测试,风格强度可设置为70%-100%以获得更明显效果
  • 批量生成筛选:每次生成3-5个版本可显著提升获得优质结果的概率

补救措施:若初次生成不理想,还可通过风格转换功能对已有图片进行二次处理,或使用内置编辑工具调整亮度、对比度等基础参数。

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