xhs_factory/openspec/changes/archive/2026-02-26-optimize-image-generation/tasks.md

1. sd_service.py — 中国审美词优化

• 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
• 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)
• 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)
• 1.4 在三个模型 negative_prompt 中补充 strong jawline, prominent brow ridge, angular facial structure, square jaw, heavy brow
• 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

• 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
• 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
• 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
• 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
• 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

• 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
• 3.2 实现 beauty_enhance 锐化逻辑：使用 ImageFilter.UnsharpMask(radius=1.5*level, percent=int(120*level), threshold=2)
• 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
• 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）
• 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）
• 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

• 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
• 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）
• 4.3 在指南中添加人物图 vs 纯场景图写作策略区分说明
• 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

• 5.1 为 generate_images() 函数增加 enhance_level: float = 1.0 参数
• 5.2 将 enhance_level 传入 svc.txt2img() 调用

6. ui/tab_create.py — UI 控件

• 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")
• 6.2 将 enhance_level 滑块值存入配置（fn_cfg_set("enhance_level", ...)）并在加载时读取
• 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）