🛠️ 基础设置：从参数层面减少畸变概率
很多人忽略了基础参数对 AI 生成图像的影响，其实这是避免畸变的第一道防线。首先看分辨率设置，过高的分辨率会让 AI 在细节处理上力不从心，尤其是手部这种结构复杂的部位。建议新手从 512x512 或 768x768 开始尝试，等生成效果稳定后再逐步提升到 1024x1024。
迭代步数也很关键，低于 30 步的生成往往会导致细节模糊，AI 没足够时间优化边缘和结构。测试过十几款主流模型，发现把步数控制在 40-60 步之间，既能保证细节精度，又不会过度消耗算力。采样方法方面，Euler a 适合快速出图但细节粗糙，想避免畸变优先用 DPM++ 2M Karras，面部和手部的线条会更连贯。
还有一个容易被忽略的点是种子值的固定。每次生成时记录效果好的种子值，下次在这个基础上微调提示词，能大幅降低畸变概率。亲测同一组参数 + 不同种子值，生成结果的畸变率能相差 40% 以上。
📝 提示词工程：精准描述减少歧义
提示词的模糊性是导致 AI 误解的主要原因。描述手部时，不要只写 “一只手”，而要具体到 “左手，五指自然分开，掌心朝向镜头，无名指上有一枚银戒指”。越具体的解剖学描述，AI 生成的准确率越高。可以尝试加入骨骼结构关键词，比如 “手腕骨骼清晰可见”“拇指与食指呈 90 度夹角”。
面部描述要兼顾整体比例和局部细节。比如 “瓜子脸，双眼皮，嘴角微微上扬，鼻子高挺，左右脸颊对称”，比单纯写 “漂亮的脸” 效果好 10 倍。遇到侧面像时，必须明确 “3/4 侧脸，耳朵完整可见，下颌线清晰”，否则 AI 很容易把耳朵和脸颊融合成一团。
负面提示词的作用被严重低估了。在设置里加上 “畸形手指、多余手指、面部扭曲、比例失调、模糊边缘” 这些词，能让 AI 自动规避常见错误。试过一个极端案例，加了负面提示词后，手部畸变率从 65% 降到了 18%。
🧠 模型选择：针对性解决薄弱环节
不是所有模型都擅长处理细节。Stable Diffusion 的 RealVis 版本在手部生成上表现突出，尤其是 v3.0 之后的版本，对指甲和关节的处理明显优于其他模型。Midjourney 的 V6 版本则在面部对称性上有优势，但生成复杂手势时还是容易出错。
专项训练模型值得一试。像 HandRefinerXL 这种专门优化手部的模型，能识别超过 200 种常见手势，哪怕是 “OK 手势 + 手腕翻转” 这种复杂动作，生成准确率也能保持在 80% 以上。FaceFixer 则能自动修正面部比例，尤其适合解决 “大小眼”“歪嘴” 这类问题。
别忽略模型的版本更新。很多人还在用 Stable Diffusion v1.5，其实 v2.1 对人体结构的理解已经有了质的飞跃。每次模型更新都会重点修复畸变问题，养成定期更新模型的习惯，能省掉很多后期修正的麻烦。
🔍 局部重绘：锁定问题区域精准优化
遇到局部畸变时，没必要重新生成整张图。用 Stable Diffusion 的 Inpaint 功能，框选变形的手部或面部，设置 “仅重绘选中区域”，同时在提示词里强化该部位的描述。比如手部变形，就单独输入 “自然舒展的右手，每根手指比例正常，指甲完整”，重绘强度设为 0.7 左右效果最好。
局部重绘的参数有讲究。画笔硬度调到 80% 以上，避免边缘模糊；重绘步数比生成原图时多 20%，让 AI 有足够时间优化细节。试过把重绘步数从 30 提到 40，手部细节的完整度提升了 35%。
对于面部微调，推荐用 FaceSwap 插件。先生成一张比例正确的面部，再替换掉原图中畸变的部分，这种 “移花接木” 的方法，比直接重绘效率高很多。尤其适合处理表情复杂的面部，比如大笑或皱眉时的肌肉线条，单纯重绘很难把握分寸。
✂️ 后期修正：实用工具快速救场
Photoshop 的液化工具是处理面部畸变的神器。用向前变形工具轻轻推正歪斜的下颌线，用膨胀工具调整眼睛大小，注意力度别超过 10%，否则会显得不自然。修复画笔则能处理手部多余的手指，取样周围皮肤质感后，轻轻涂抹就能消除瑕疵。
AI 辅助工具能提高效率。Remini 的 “细节修复” 功能能自动识别畸变区域，尤其适合修复模糊的手指关节。Let's Enhance 则能在放大图片的同时，智能补充丢失的细节，避免放大后畸变更明显。
别依赖自动修复。很多人用了 AI 修正工具就觉得万事大吉，其实这些工具也会出错。每次修复后必须手动检查，特别是手指缝隙和面部轮廓这些细节，AI 经常会在这里留下 “修复痕迹”。
💡 进阶技巧：从源头降低畸变概率
善用参考图功能。在提示词里加入 “参考图：手部自然下垂姿势”，并上传一张清晰的手部照片，AI 会模仿参考图的结构生成，准确率能提升 50% 以上。注意参考图的光线和角度要和生成图保持一致，否则会出现融合不自然的问题。
控制生成复杂度。一次性生成 “10 根手指做出不同手势” 这种高难度内容，畸变概率会骤增。不如先生成基础手势，再用局部重绘逐步添加细节。分步骤生成虽然耗时，但最终效果会好很多。
观察 AI 的 “思考过程”。有些工具会显示生成过程的中间步骤，比如 DALL-E 3 的实时预览功能。当看到某个阶段出现畸变苗头时，及时终止生成并调整参数，比等完全生成后再修改更高效。学会预判 AI 的错误倾向，才是避免畸变的最高境界。
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