你是不是常对着AI出的图犯愁？构图、色调都挺像样，可总觉得差口气——细瞅才发现，人物手指拧成一团，布料纹理像糊了层胶水。AI作图的细节，藏着真功夫。
AI的细节都爱藏在哪？
别光盯着整体看，AI最会在“小地方”偷懒。就像你买衣服，款式再好看，针脚歪歪扭扭也不行——图的细节，就是画的“针脚”。
人物是重灾区
AI画手尤其敷衍，要么手指数量不对，要么关节拧成不符合生理结构的角度。
仔细数数有没有五根，角度自然不自然，关节位置对不对。现在的AI模型在手部处理上已经好很多了，但还是会偶尔出问题。
还有面部细节，比如眼镜镜片的反光，AI常把反光画成一块死白，完全不考虑光源方向，看着特假。
文字和标识要特别注意
如果画面里有文字，99%的情况下都是乱码或者不成字的。碰到这种情况要么重新生成强调文字内容，要么后期用PS加上去。
物体纹理也容易翻车
你让AI画件羊毛外套，它可能给你画成“色块堆砌”，没有羊毛的绒感；画木质桌子，纹理要么重复得像贴纸，要么突然断档，跟拼接的补丁似的。
光影逻辑更是AI的“软肋”
比如画面里明明是左侧打光，人物的影子却出现在右边；金属质感的物品，反光处居然比光源还亮。这些细节不注意，再好看的图也会显得“假得离谱”。
用对工具，细节才会“现原形”
看AI图的细节，不能用手机小屏幕划两下就说“没问题”。工具选对了，那些藏在像素里的小毛病，立马无所遁形。
新手最常用的就是AI作图工具自带的放大功能，比如Midjourney的“Zoom”或者Stable Diffusion的“细节查看器”，直接放大到200%甚至400%，像素级的问题全暴露。
PS或者Figma
要是你需要更专业的检查，PS或者Figma准没错。把AI图导入PS，用“抓手工具”拖着放大，再用“吸管工具”吸一吸颜色——比如人物的皮肤，AI常把阴影处的肤色画得发灰，吸管一吸就知道色值不对，跟整体色调脱节。
Figma更方便协作，你标出色块断层的地方，直接分享给团队，不用再费劲描述“就是衣服袖子那块儿不对劲”。
要是你需要更专业的检查，PS或者Figma准没错。把AI图导入PS，用“抓手工具”拖着放大，再用“吸管工具”吸一吸颜色——比如人物的皮肤，AI常把阴影处的肤色画得发灰，吸管一吸就知道色值不对，跟整体色调脱节。Figma更方便协作，你标出色块断层的地方，直接分享给团队，不用再费劲描述“就是衣服袖子那块儿不对劲”。
生成时就该注意的参数
VAE的作用是改进解码过程，能实现更好的图像恢复，特别是对于眼睛和文本等精细细节。如果你发现生成的图片细节总是糊糊的，可以试着切换不同的VAE。
不过也别盲目切换，每个大模型其实都自带VAE，只有在对结果不满意的时候才需要手动调整。
迭代次数也很关键。迭代次数越大，反复采样去噪的过程就越长，生成的图片色彩会更好看，细节会更丰富。
采样器的选择其实比很多人想的更重要。Euler适合快速出图，DDIM收敛快，20步左右就能有不错的效果。我个人比较喜欢用Euler a，虽然每次结果都不太一样，但创意感更强，适合做概念设计。
与其生成一堆有问题的图再挑选，不如一开始就把检查流程做好，提高每张图的可用率。毕竟现在很多平台都按次数收费，图生得越多花的钱越多，仔细点总没错。
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