✨ feat(config): 更新模型配置与LLM提示词指南

- 将默认LLM模型从gemini-2.0-flash升级为gemini-3-flash-preview - 将博主人设从"性感福利主播"更改为"二次元coser" - 优化LLM生成SD提示词的指南，新增中国审美人物描述规则 - 为各SD模型添加颜值核心词、示范prompt和禁止使用的关键词 - 新增三维人物描述法（眼睛/肤色/气质）和专属光线词指导 📦 build(openspec): 归档旧规范并创建新规范 - 将improve-maintainability规范归档至2026-02-25目录 - 新增2026-02-26-improve-ui-layout规范，包含UI布局优化设计 - 新增2026-02-26-optimize-image-generation规范，包含图片生成优化设计 - 在根目录openspec/specs下新增图片质量、后处理、中国审美和LLM提示词规范 ♻️ refactor(sd_service): 优化SD模型配置和图片后处理 - 为各SD模型添加中国审美特征词和欧美面孔排除词 - 新增高画质预设档，SDXL模型启用Hires Fix参数 - 将后处理拆分为beauty_enhance和anti_detect_postprocess两个独立函数 - 新增美化增强功能，支持通过enhance_level参数控制强度 ♻️ refactor(services): 更新内容生成服务以支持美化增强 - 在generate_images函数中新增enhance_level参数 - 将美化强度参数传递至SDService.txt2img调用 ♻️ refactor(ui): 优化UI布局和添加美化强度控件 - 注入自定义CSS主题层，优化字体、按钮和卡片样式 - 将全局设置迁移至独立的"⚙️ 配置"Tab，优化Tab顺序 - 在内容创作Tab的高级设置中添加美化强度滑块控件 - 优化自动运营Tab布局，改为2列卡片网格展示
2026-02-26 22:58:05 +08:00
parent b635108b89
commit b5deafa2cc
53 changed files with 1578 additions and 387 deletions
@@ -0,0 +1,2 @@
+schema: spec-driven
+created: 2026-02-25
@@ -0,0 +1,86 @@
+## Context
+
+当前系统使用 Stable Diffusion WebUI API 生成图片，通过 `sd_service.py` 中的 `SD_MODEL_PROFILES` 静态配置各模型的参数预设（快速/标准/精细三档）和 prompt 增强词。图片生成后经 `anti_detect_postprocess()` 做反 AI 检测后处理。`llm_service.py` 的 `get_sd_prompt_guide()` 向 LLM 提供绘图 Prompt 写作指南。
+
+**现状痛点：**
+- 各模型的"精细"档步数（35-40步）和分辨率偏低，SDXL 模型未充分利用 Hires Fix 提升细节
+- `prompt_prefix` 中的中国人面孔特征词偏弱或措辞泛化（如 `asian girl` 无权重），欧美面孔偏向风险未完全规避
+- `anti_detect_postprocess` 将噪声扰动与美化处理混在一起，无法独立调节美化强度
+- LLM Prompt 指南缺少针对人物真实感/中国审美的专项指导词模板
+
+**约束：**
+- 不引入新的外部 Python 依赖
+- Hires Fix 仅对 SDXL 模型启用（SD 1.5 显存不足）
+- 现有 `txt2img` API 接口签名不做 breaking change，新参数均使用默认值向后兼容
+
+## Goals / Non-Goals
+
+**Goals:**
+- 为各模型新增"高画质"预设档，SDXL 启用 Hires Fix 参数
+- 系统性强化各模型 `prompt_prefix` 中的中国人审美特征词（精致五官、白皙透亮、杏眼、减龄感、中式气质）
+- 将 `anti_detect_postprocess` 拆分为独立的 `beauty_enhance()` + `anti_detect_postprocess()` 两段，支持通过 `enhance_level` 参数控制美化强度
+- 扩充 LLM Prompt 指南中的人物真实感描述规则，加入中国审美专项指导词模板
+- 在 UI 绘图参数面板新增"美化强度"控件，通过 `services/content.py` 传递至后处理管线
+
+**Non-Goals:**
+- 不新增 SD 模型支持（不修改模型识别逻辑）
+- 不做图片超分（Real-ESRGAN 等外部工具）
+- 不修改 ReActor 换脸逻辑
+- 不改变发布流程或队列逻辑
+
+## Decisions
+
+### 决策 1：Hires Fix 仅对 SDXL 模型启用
+
+**选择：** 在 `txt2img` payload 中，当模型 `arch == "sdxl"` 且 `quality_mode` 为高画质档时注入 Hires Fix 参数（`enable_hr: true`, `hr_scale: 1.5`, `hr_upscaler: "4x-UltraSharp"`, `denoising_strength: 0.4`）。
+
+**理由：** SD 1.5 模型显存通常不足以做 Hires Fix，SDXL 的 832×1216 基础分辨率放大 1.5x 可达 1248×1824，大幅提升皮肤/五官细节，代价是生成时间增加约 50%。
+
+**替代方案：** 后处理做 PIL 超分 → 效果差、无 AI 重绘细节；全模型启用 → 触发 SD 1.5 OOM 风险。
+
+---
+
+### 决策 2：beauty_enhance 作为独立函数，enhance_level 控制强度
+
+**选择：** 将原 `anti_detect_postprocess` 中的美化逻辑（锐化、色彩增强）抽取为 `beauty_enhance(img, level: float = 1.0) -> Image`，`level=0` 跳过，`level=1` 为默认，`level=2` 为强化。`anti_detect_postprocess` 保持仅做扰动逻辑，调用顺序：`beauty_enhance → anti_detect_postprocess`。
+
+**理由：** 当前两者混在同一函数中，美化参数硬编码无法从 UI 调节；分离后可独立测试，且 UI 控件可直接映射到 `enhance_level`。
+
+**替代方案：** 在 `anti_detect_postprocess` 中增加 flag 参数 → 函数职责混乱，不符合单一职责原则。
+
+---
+
+### 决策 3：中国审美词以"权重词组"方式注入 prompt_prefix
+
+**选择：** 在各模型 `prompt_prefix` 中为中国人面孔特征词加入权重括号，如 `(almond eyes:1.2)`, `(delicate nose:1.1)`, `(porcelain skin:1.2)`, `(youthful appearance:1.1)`, `(chinese beauty:1.2)`，同时在 `negative_prompt` 中补充 `deep-set eyes, strong jawline, prominent brow ridge` 等欧美特征排除词。
+
+**理由：** SD 权重词是最直接有效的方式；不引入新依赖；各模型独立配置可针对其风格微调权重值。
+
+---
+
+### 决策 4：LLM Prompt 指南新增中国审美人物描述模板
+
+**选择：** 在 `get_sd_prompt_guide()` 中新增"人物描述词库"段落，按五官/肤色/气质/发型四个维度分别给出推荐词，并加一条规则：描述人物时优先从该词库选词，禁用 `beautiful girl` 等无导向泛化词。
+
+**理由：** LLM 倾向于使用泛化美感词，不加约束时易生成欧美审美偏向的描述，规则化词库可强制对齐目标审美。
+
+## Risks / Trade-offs
+
+- **[风险] Hires Fix 生成时间大幅增加** → 缓解：仅在新增"极致 (约5分钟)"档才默认开启，其他档保持原速；UI 标注预计用时
+- **[风险] 中国审美词过强导致所有图片千人一面** → 缓解：权重控制在 1.1-1.2 之间，不超过 1.3；`PERSONA_SD_PROFILES` 各人设保留差异化风格词
+- **[风险] beauty_enhance 引入 numpy 依赖（实际已存在）** → 无风险，现有代码已 `import numpy`
+- **[Trade-off] enhance_level UI 控件增加 UI 复杂度** → 接受：放在"高级设置"面板折叠区，不影响主流程
+
+## Migration Plan
+
+1. 修改 `sd_service.py`：更新各模型 `prompt_prefix`/`negative_prompt`，新增高画质预设，拆分 `beauty_enhance`
+2. 修改 `llm_service.py`：更新 `get_sd_prompt_guide()` 指南内容
+3. 修改 `services/content.py`：`generate_images` 新增 `enhance_level` 参数（默认 `1.0`，向后兼容）
+4. 修改 `ui/tab_create.py`：在"高级设置"中新增"美化强度"滑块，范围 0.0-2.0，默认 1.0
+
+无数据库迁移，无配置文件格式变更。回滚：git revert 即可。
+
+## Open Questions
+
+- Hires Fix 的 `hr_upscaler` 在用户环境中是否普遍可用（需确认 "4x-UltraSharp" 模型是否已下载）；若不存在应降级为 "Latent" 作为 fallback
+- `beauty_enhance` 的最优参数值（锐化半径、色彩增益系数）需在实际出图中调试确认
@@ -0,0 +1,31 @@
+## Why
+
+当前图片生成管线存在两个核心问题：一是 SD 参数预设偏保守（步数少、CFG 偏低），LLM 绘图 Prompt 对真实感与美感的引导词不够精准，后处理未做美化增强直接引入扰动，导致出图偏平、细节不足；二是人物面孔与气质的正向引导词缺乏针对中国审美的专项优化（精致五官、白皙透亮肤色、杏眼桃花眼、减龄气质、中式温柔感等小红书目标用户偏好特征），导致生成人物不够符合用户审美认同。现在正是系统内容数量稳定增长、需要提升质量口碑与用户共鸣的时机。
+
+## What Changes
+
+- 新增"高画质"生成预设，提升各模型的步数、采样器（DPM++ 2M SDE Karras 等），增加 Hires Fix / 放大修复支持
+- 优化 LLM 生成绘图 Prompt 的系统指导词，注入更多真实感/光影/皮肤细节关键词，区分人物与场景图风格指导
+- 在各模型 `prompt_prefix` 与 `PERSONA_SD_PROFILES` 中系统性强化中国人审美特征词（精致五官、白皙透亮、杏眼/桃花眼、减龄感、中式气质），并剔除容易偏向欧美面孔的泛化词
+- 将后处理管线拆解为"美化增强"（锐化、肤色修正、色彩提升）→ "反 AI 检测扰动"两个独立阶段，确保美化先于扰动执行
+- 在 `services/content.py` 的 `generate_images` 调用链中暴露"美化强度"参数，传递至后处理管线
+
+## Capabilities
+
+### New Capabilities
+
+- `image-quality-presets`：各 SD 模型的高画质预设参数（高步数、高分辨率、Hires Fix 支持），以及预设选择逻辑优化
+- `image-post-enhancement`：生成后专用美化增强管线（智能锐化、肤色色调微调、饱和度提升），在反 AI 扰动之前执行
+- `llm-prompt-aesthetics`：LLM 绘图 Prompt 生成指南的美感/真实感强化规则，针对人物与场景分别给出增强词模板
+- `chinese-aesthetic-profile`：针对中国审美偏好的人物面孔与气质关键词体系，包含模型级 `prompt_prefix` 增强词库和各人设档位的面孔风格词，覆盖"精致五官、白皙透亮、减龄感、中式气质"等维度
+
+### Modified Capabilities
+
+（无现有 spec 涉及图片生成质量，无需修改现有 spec）
+
+## Impact
+
+- **`sd_service.py`**：`SD_MODEL_PROFILES` 各模型的 `presets` 字段（新增高画质档）、`prompt_prefix`/`negative_prompt`（中国审美词优化）、`PERSONA_SD_PROFILES` 各人设的 `prompt_boost`（面孔风格词强化）、`txt2img` 方法（Hires Fix 参数注入）、`anti_detect_postprocess`（拆分为 beauty_enhance + anti_detect 两段）
+- **`llm_service.py`**：`get_sd_prompt_guide()` 方法中的系统指导词内容（含中国审美人物描述指南）
+- **`services/content.py`**：`generate_images()` 函数签名新增 `enhance_level` 参数
+- **`ui/tab_create.py`**：绘图参数面板新增"美化强度"滑块控件
@@ -0,0 +1,35 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 各 SD 模型 prompt_prefix 包含中国审美面孔特征词
+系统 SHALL 在 `SD_MODEL_PROFILES` 每个模型的 `prompt_prefix` 中包含以下中国审美特征词（具体权重值由各模型风格微调，但不得省略）：
+- 眼型：`(almond eyes:1.2)` 或 `(delicate almond-shaped eyes:1.2)`
+- 肤色：`(porcelain skin:1.2)` 或 `(fair porcelain skin:1.2)` 或 `(luminous fair skin:1.2)`
+- 五官精致感：`(delicate facial features:1.2)` 或 `(refined features:1.2)`
+- 气质：`(youthful appearance:1.1)` 或 `(elegant temperament:1.1)`
+
+#### Scenario: 生成的人物图像呈现中国大众偏好的精致感
+- **WHEN** 使用任意 SD 模型生成含人物的图片
+- **THEN** `prompt_prefix` 中包含杏眼、白皙肤色、精致五官三类词汇中各至少一个
+
+### Requirement: 各 SD 模型 negative_prompt 补充欧美面孔排除词
+系统 SHALL 在 `SD_MODEL_PROFILES` 每个模型的 `negative_prompt` 中包含以下欧美面孔特征排除词（在现有基础上补充）：
+- `strong jawline`、`prominent brow ridge`、`deep-set eyes`（如已存在则保留权重）
+- `angular facial structure`、`square jaw`、`heavy brow`
+
+#### Scenario: negative_prompt 明确排除欧美面孔结构特征
+- **WHEN** 任意模型进行人物图片生成
+- **THEN** negative_prompt 中包含 `strong jawline`、`prominent brow ridge`、`deep-set eyes` 至少两个排除词
+
+### Requirement: PERSONA_SD_PROFILES 各人设包含中式气质差异化增强词
+系统 SHALL 在 `PERSONA_SD_PROFILES` 中，每个人设的 `prompt_boost` 包含至少 1 个与中国审美相关的气质词，且各人设之间的气质词须有差异化区分（如：甜妹-减龄感、知性-优雅气质、赛博博主-精致感 + 未来感）。
+
+#### Scenario: 不同人设生成的人物具有可感知的气质差异
+- **WHEN** 分别以"甜妹"和"知性"人设各生成一批图片
+- **THEN** 两批图片中 `prompt_boost` 的核心气质词不重复，体现差异化风格
+
+### Requirement: 美化增强对肤色偏向做修正
+`beauty_enhance()` 函数 SHALL 在饱和度提升时对色调偏暖方向微调（暖白/自然肤色），避免饱和度提升导致肤色偏黄或偏红。具体实现通过调整 PIL 色调（Hue）向暖白方向 ±5° 以内微调。
+
+#### Scenario: 美化后肤色不发黄不发红
+- **WHEN** 调用 `beauty_enhance(img, level=1.0)` 对含人物的图片处理
+- **THEN** 输出图片肤色区域饱和度提升的同时，色调保持在自然暖白范围内（目视无偏黄/偏红现象）
@@ -0,0 +1,38 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: beauty_enhance 作为独立美化增强函数
+系统 SHALL 在 `sd_service.py` 中提供 `beauty_enhance(img: Image.Image, level: float = 1.0) -> Image.Image` 函数，支持以下增强操作（所有操作的强度随 `level` 线性缩放）：
+- 智能锐化（基于 `ImageFilter.UnsharpMask`，强调五官轮廓与发丝细节）
+- 亮度与对比度微增（`level=1.0` 时各 +2-3%，`level=2.0` 时各 +4-6%）
+- 饱和度提升（`level=1.0` 时 +5%，`level=2.0` 时 +10%，令肤色更均匀饱满）
+- `level=0` 时 SHALL 直接返回原图，跳过所有处理
+
+#### Scenario: 正常调用增强管线
+- **WHEN** 调用 `beauty_enhance(img, level=1.0)`
+- **THEN** 返回经过锐化、亮度微调、饱和度提升处理的 PIL Image，图片尺寸不变
+
+#### Scenario: level=0 时跳过处理
+- **WHEN** 调用 `beauty_enhance(img, level=0)`
+- **THEN** 直接返回原始 img 对象，不执行任何增强操作
+
+#### Scenario: level=2 时增强效果加倍
+- **WHEN** 调用 `beauty_enhance(img, level=2.0)`
+- **THEN** 锐化、亮度、饱和度的调整幅度均为 level=1.0 时的 2 倍
+
+### Requirement: 后处理管线顺序为美化先于反 AI 扰动
+系统 SHALL 在 `txt2img` 和 `img2img` 生成流程中，对每张输出图片依次执行：`beauty_enhance(img, level) → anti_detect_postprocess(img)`，确保美化增强在扰动引入之前完成。
+
+#### Scenario: 生成图片经过完整两阶段后处理
+- **WHEN** `txt2img` 成功生成图片
+- **THEN** 每张图片先经过 `beauty_enhance`，再经过 `anti_detect_postprocess`，最终返回给调用方
+
+### Requirement: enhance_level 参数从 UI 传递至后处理管线
+系统 SHALL 支持 `enhance_level: float` 参数从 Gradio UI 经 `services/content.py` 的 `generate_images()` 函数传递至 `SDService.txt2img()`，最终传入 `beauty_enhance()`。新参数默认值为 `1.0`，向后兼容。
+
+#### Scenario: UI 美化强度滑块值传递到生成结果
+- **WHEN** 用户在"高级设置"中将美化强度滑块调整为 2.0 并点击生成
+- **THEN** 生成图片经过 `beauty_enhance(img, level=2.0)` 处理
+
+#### Scenario: 旧调用方不传 enhance_level 时行为不变
+- **WHEN** `generate_images()` 未传入 `enhance_level` 参数
+- **THEN** 默认使用 `level=1.0`，行为与优化前相同
@@ -0,0 +1,23 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: 各 SD 模型新增高画质预设档
+系统 SHALL 在 `SD_MODEL_PROFILES` 的每个模型 `presets` 字典中新增 `"高画质 (约5分钟)"` 档位，参数须满足：SD 1.5 模型步数 ≥ 50、CFG 6.5-7.5、采样器为 `DPM++ SDE`；SDXL 模型步数 ≥ 40、CFG 5.5-6.5、采样器为 `DPM++ 2M SDE`，并启用 Hires Fix 参数（`enable_hr: true`）。
+
+#### Scenario: 用户选择高画质档后生成请求包含 Hires Fix
+- **WHEN** 用户将质量模式切换为"高画质 (约5分钟)"且当前模型为 SDXL 架构
+- **THEN** `txt2img` API 请求 payload 中包含 `enable_hr: true`、`hr_scale: 1.5`、`hr_upscaler` 字段
+
+#### Scenario: SD 1.5 模型高画质档不启用 Hires Fix
+- **WHEN** 用户将质量模式切换为"高画质 (约5分钟)"且当前模型 `arch == "sd15"`
+- **THEN** payload 中不含 `enable_hr` 字段，以避免 OOM
+
+#### Scenario: Hires Fix upscaler 不存在时降级
+- **WHEN** `hr_upscaler` 指定的放大器模型（如 "4x-UltraSharp"）在 SD WebUI 中不可用
+- **THEN** 系统 SHALL 自动降级为 `"Latent"` 作为 fallback，并通过日志记录警告
+
+### Requirement: 预设名称在 UI 中按模型动态更新
+系统 SHALL 在用户切换 SD 模型后，更新 UI 质量模式单选按钮的选项列表，使其始终反映当前模型的可用预设档名称。
+
+#### Scenario: 切换模型后预设列表刷新
+- **WHEN** 用户在连接设置中切换 SD 模型
+- **THEN** 创作页"生成模式"单选按钮的选项 SHALL 更新为该模型 `presets` 中的键名列表
@@ -0,0 +1,29 @@
+## ADDED Requirements
+
+### Requirement: LLM Prompt 指南包含人物真实感描述规则
+`get_sd_prompt_guide()` 返回的指南 SHALL 包含"人物描述规则"段落，内容要求：
+- 明确禁止使用 `beautiful girl`、`pretty woman`、`good looking` 等无导向泛化词
+- 要求从五官（眼型、鼻型、唇型）、肤色（白皙、透亮、均匀）、气质（减龄、温柔、知性）三个维度分别提供具体描述词
+- 对于有人物的 Prompt，要求至少包含 2 个五官/肤色词和 1 个气质词
+
+#### Scenario: LLM 生成含人物的 Prompt 时使用规范词汇
+- **WHEN** LLM 根据指南生成包含人物描述的 SD Prompt
+- **THEN** Prompt 中不含 `beautiful`、`pretty`、`good looking` 等泛化词，而是包含如 `almond eyes`、`porcelain skin`、`youthful appearance` 等具体描述词
+
+### Requirement: LLM Prompt 指南区分人物图与纯场景图的写作策略
+`get_sd_prompt_guide()` 返回的指南 SHALL 明确区分两种写作模式：人物主体图（需详细描述人物特征）和纯场景/物品图（无需人物词，优先描述氛围、色彩、光线）。
+
+#### Scenario: 生成场景图 Prompt 时不误加人物词
+- **WHEN** 文案主题为室内布置或产品展示（无人物）
+- **THEN** LLM 生成的 Prompt 中不包含人物特征描述词
+
+#### Scenario: 生成人物图 Prompt 时包含完整人物描述
+- **WHEN** 文案主题为穿搭、美妆或生活场景（含人物）
+- **THEN** LLM 生成的 Prompt 中包含五官、肤色、气质三个维度的描述词各至少 1 个
+
+### Requirement: LLM Prompt 指南包含光影与摄影感描述规范
+`get_sd_prompt_guide()` 返回的指南 SHALL 包含光影描述规则，要求生成 Prompt 时指定具体光源类型（如 `soft window light`、`golden hour`、`studio lighting`）而非泛化词（如 `good lighting`）。
+
+#### Scenario: Prompt 中包含具体光影词而非泛化词
+- **WHEN** LLM 根据指南生成 SD Prompt
+- **THEN** Prompt 中包含 `soft window light`、`golden hour`、`studio lighting`、`diffused natural light` 等具体光影词之一
@@ -0,0 +1,50 @@
+## 1. sd_service.py — 中国审美词优化
+
+- [x] 1.1 更新 `majicmixRealistic` 模型 `prompt_prefix`：添加 `(almond eyes:1.2)`、`(porcelain skin:1.2)`、`(youthful appearance:1.1)`，确保 `delicate facial features` 带权重
+- [x] 1.2 更新 `realisticVision` 模型 `prompt_prefix`：添加 `(almond eyes:1.1)`、`(luminous fair skin:1.2)`、`(refined features:1.2)`、`(elegant temperament:1.1)`
+- [x] 1.3 更新 `juggernautXL` 模型 `prompt_prefix`：添加 `(almond eyes:1.2)`、`(porcelain skin:1.2)`、`(delicate facial features:1.2)`、`(youthful appearance:1.1)`，`asian girl` 改为 `(chinese beauty:1.2)`
+- [x] 1.4 在三个模型 `negative_prompt` 中补充 `strong jawline, prominent brow ridge, angular facial structure, square jaw, heavy brow`
+- [x] 1.5 更新各 `PERSONA_SD_PROFILES` 人设的 `prompt_boost`：确保每个人设包含至少 1 个与中国审美相关的差异化气质词（甜妹-减龄感、知性-优雅气质、赛博博主-精致感 + 未来感等）
+
+## 2. sd_service.py — 高画质预设与 Hires Fix
+
+- [x] 2.1 在 `majicmixRealistic` `presets` 中新增 `"高画质 (约5分钟)"`：steps=50, cfg_scale=7.0, width=640, height=960, sampler="DPM++ SDE", scheduler="Karras", batch_size=1
+- [x] 2.2 在 `realisticVision` `presets` 中新增 `"高画质 (约5分钟)"`：steps=50, cfg_scale=7.0, width=640, height=960, sampler="DPM++ SDE", scheduler="Karras", batch_size=1
+- [x] 2.3 在 `juggernautXL` `presets` 中新增 `"高画质 (约5分钟)"`：steps=40, cfg_scale=6.0, width=832, height=1216, sampler="DPM++ 2M SDE", scheduler="Karras", batch_size=1，并增加 `enable_hr: True, hr_scale: 1.5, hr_upscaler: "4x-UltraSharp", hr_second_pass_steps: 20, denoising_strength: 0.4`
+- [x] 2.4 在 `txt2img` 方法中：当 preset 包含 `enable_hr` 字段时，将该字段注入 SD API payload；当架构为 sd15 时强制忽略 `enable_hr`
+- [x] 2.5 添加 Hires Fix upscaler fallback 逻辑：捕获 SD API 返回的 upscaler 不存在错误，降级为 `"Latent"` 并记录 warning 日志
+
+## 3. sd_service.py — 美化增强管线拆分
+
+- [x] 3.1 新增 `beauty_enhance(img: Image.Image, level: float = 1.0) -> Image.Image` 函数：`level=0` 时直接返回原图
+- [x] 3.2 实现 `beauty_enhance` 锐化逻辑：使用 `ImageFilter.UnsharpMask(radius=1.5*level, percent=int(120*level), threshold=2)`
+- [x] 3.3 实现 `beauty_enhance` 亮度/对比度/饱和度增强：亮度系数 `1.0 + 0.02*level`，对比度系数 `1.0 + 0.02*level`，饱和度系数 `1.0 + 0.05*level`
+- [x] 3.4 实现 `beauty_enhance` 暖白肤色微调：对皮肤色调区域做降红提蓝校正（numpy 实现，无 numpy 时跳过）
+- [x] 3.5 修改 `txt2img` 方法：在 `anti_detect_postprocess(img)` 调用前插入 `beauty_enhance(img, level=enhance_level)`，`enhance_level` 参数从方法签名传入（默认 `1.0`）
+- [x] 3.6 修改 `img2img` 方法：同样应用 `beauty_enhance → anti_detect_postprocess` 两阶段后处理
+
+## 4. llm_service.py — Prompt 指南优化
+
+- [x] 4.1 在 `get_sd_prompt_guide()` 中添加"人物描述规则"段落：明确禁止 `beautiful girl`/`pretty woman`/`good looking` 等泛化词
+- [x] 4.2 在指南中添加五官/肤色/气质三维度词库：眼型推荐词（`almond eyes`, `phoenix eyes`, `bright doe eyes`）、肤色推荐词（`porcelain skin`, `luminous fair skin`, `translucent skin`）、气质推荐词（`youthful`, `elegant temperament`, `gentle charm`, `intellectual beauty`）
+- [x] 4.3 在指南中添加人物图 vs 纯场景图写作策略区分说明
+- [x] 4.4 在指南中添加光影具体描述规范：要求使用 `soft window light`/`golden hour`/`studio lighting`/`diffused natural light` 等词，禁用 `good lighting`
+
+## 5. services/content.py — 参数传递
+
+- [x] 5.1 为 `generate_images()` 函数增加 `enhance_level: float = 1.0` 参数
+- [x] 5.2 将 `enhance_level` 传入 `svc.txt2img()` 调用
+
+## 6. ui/tab_create.py — UI 控件
+
+- [x] 6.1 在"高级设置 (覆盖预设)"折叠面板中新增 `enhance_level` 滑块：`gr.Slider(0.0, 2.0, value=1.0, step=0.1, label="美化强度", info="0=关闭 1=默认 2=强化")`
+- [x] 6.2 将 `enhance_level` 滑块值存入配置（`fn_cfg_set("enhance_level", ...)`）并在加载时读取
+- [x] 6.3 将 `enhance_level` 加入 `btn_gen_img.click` 的 `inputs` 列表，并更新 `fn_gen_img` 函数签名
+
+## 7. 验证与测试
+
+- [ ] 7.1 生成含人物的测试图片：确认 `majicmixRealistic` 和 `juggernautXL` 输出人物具有明显中国面孔特征
+- [ ] 7.2 测试高画质档：SDXL 模型 API payload 中确认包含 `enable_hr: true`
+- [ ] 7.3 测试 `beauty_enhance(img, level=0)` 返回原图不变
+- [ ] 7.4 测试 `beauty_enhance(img, level=2.0)` 效果目视无偏黄/偏红
+- [ ] 7.5 验证 `generate_images()` 不传 `enhance_level` 时行为与修改前一致（回归测试）