Kling怎么避免画面出现畸变 Kling防止人物面部崩坏技巧【教程】

答案：优化提示词结构、启用高清修复、使用参考图引导及调节采样参数可有效防止Kling生成图像时面部畸变。具体包括：将面部特征词前置并加权，避免矛盾描述，添加负面提示；开启高清修复并设置重绘幅度为0.4~0.6；上传正面人像参考图并配合姿态引导线；设定采样步数25~35，更换随机种子测试，选用DPM++ 2M Karras采样器以提升面部稳定性。

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如果您在使用Kling生成图像时发现画面出现畸变，尤其是人物面部细节失真或结构错乱，可能是由于提示词权重分配不合理或模型对局部特征理解偏差所致。以下是防止此类问题的具体操作方法：

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一、优化提示词结构与权重

合理组织提示词可以显著提升Kling对关键部位的理解能力，避免模型过度关注背景或其他非重点区域而忽略面部准确性。

1、将人物面部特征相关词汇前置，并使用括号增强权重，例如输入“(清晰的眼睛:1.3)，(对称的五官:1.2)”以提高优先级。

2、避免混用矛盾描述，如“卡通风格”与“超写实人脸”同时出现，容易导致模型混淆输出结果。

3、为防止肢体或脸部拉伸变形，可在提示词末尾添加负面提示：“(扭曲的脸:1.4)，(不对称眼睛:1.3)，(畸形手指:1.2)”。

二、启用高分辨率修复与局部重绘

通过开启内置的高清重建功能，可有效改善因初始分辨率过低造成的面部模糊和结构崩坏问题。

1、在生成设置中找到“高清修复”选项并开启，选择放大倍数为1.5或2.0。

2、调整重绘幅度至0.4~0.6区间，数值过高可能导致细节失控，影响原有面部布局。

3、使用局部重绘工具圈出畸变区域（如鼻子或嘴巴），仅对该部分重新生成，保持其余画面不变。

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三、采用参考图引导生成

上传一张标准正面人像作为控制参考，能大幅提升Kling对面部比例和朝向的把握精度。

1、点击“图像参考”按钮，导入一张光照均匀、正对镜头的人脸图片。

2、设置参考强度为0.7，确保既保留参考结构又不完全复制原图。

3、配合姿态引导线（pose guide）功能，校准人物头部角度，减少侧脸扭曲风险。

四、调节采样步数与随机种子

适当的采样参数有助于模型充分收敛，降低因迭代不足引起的面部错位现象。

1、将采样步数设定在25~35之间，低于20步易产生未完成式畸变。

2、更换不同的随机种子（seed），连续测试5组以上数值，筛选出面部结构最稳定的输出结果。

3、选用DPM++ 2M Karras采样器，该算法在处理复杂面部轮廓时表现更稳定。

以上就是Kling怎么避免画面出现畸变 Kling防止人物面部崩坏技巧【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！