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怎样优化生成图像的文本对齐度以避免内容偏差？

2025-08-28

1.7 K

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：

描述结构化：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
参数调节：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
模型选择：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
负面提示：使用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%