一、调整生成参数从源头降噪
降低CFG值：CFG值过高是产生噪点和“脏感”的常见原因，适当调低可让画面更干净。
增加采样步数：更高的采样步数有助于模型细化图像，减少随机噪点残留。
控制降噪强度：将降噪强度控制在0.25-0.4之间，能有效保留原图结构，避免过度处理导致细节丢失。
二、优化提示词与风格设置
避免堆砌细节词：过度添加“8K、极致细节、电影感”等词汇，会让模型在后台“过度讨好”，塞满每个像素点，反而导致画面变脏。
明确背景要求：在提示词中加入“保持背景干净、简洁、低噪点、次要”等指令，让算力集中在主体上。
使用negative prompt：在反向提示词中输入“低画质、变形、模糊、多余的手指”等，可显著降低翻车概率。
三、后期处理与定向修复
谨慎使用“变高清”指令：直接要求“变高清”可能引发模型“过度积极”，连构图、配色甚至长相都一并修改，建议采用“保留vs清理”的定向修复逻辑。
低强度重绘修边：对于已生成的图片，建议先降低提示词中的“胶片颗粒、锐化”等词汇，再用低强度重绘修边，避免猛开降噪把质感也抹掉。
转矢量格式：若需将图片放大使用，可将位图（PNG/JPG）转为SVG矢量图，边缘更清晰且可无损缩放。