## 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）