通义千问图像生成需通过提示词与参数协同优化提升清晰度：一、用负向提示词过滤模糊源；二、调CFG Scale至4.5–5.5平衡清晰与自然；三、具象化尺寸、材质、光影描述；四、拆解信息密度，聚焦主体与核心特征。
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通义千问本身不处理图像模糊问题，但如果你指的是用它生成图像（如通过 Qwen-Image）时结果模糊、细节不清，那“去模糊”本质是提示词与参数协同优化的过程。关键不在后期修图，而在生成前就让模型理解“你要清晰、锐利、结构分明”的意图。
一、用负向提示词精准过滤模糊源
模糊常由低质量特征引发，必须主动排除：
- 固定加入通用负向词："模糊,低分辨率,噪点,色偏,变形,不完整,多余元素"
- 针对具体场景强化，比如产品图加"背景杂乱,产品变形,不自然光影"；人像图加"扭曲手指,模糊面部,不对称眼睛"
- 想增强控制力，可在负向词前加强度修饰词，例如"极度模糊"或"严重噪点"，提升模型规避倾向
二、调准 CFG Scale 控制“听话程度”
这个参数决定模型多大程度遵循你的提示词。太低→自由发挥→易模糊；太高→过度紧绷→易失真：
- 起始值设为 4.5（平衡点），适用于多数清晰度需求
- 若细节仍弱，逐步上调至 5.0–5.5：强化构图与纹理还原
- 避免直接跳到 6.0+，尤其含文字或精密结构时，易引发字体重叠或边缘撕裂
三、明确描述“清晰”的具体维度
别只说“高清”，要告诉模型你心目中的清晰长什么样：
- 尺寸具象化：写“1920×1080 像素”“8K 超清细节”，而非“高分辨率”
- 材质与表面：用“磨砂金属质感”“釉面反光”“丝绸般光滑”等触发纹理建模
- 光影可量化：指定“45度侧光”“柔和阴影”“无漫反射”比“光线好”更有效
四、拆解信息密度，避免提示词过载
信息堆砌会稀释模型注意力，导致关键细节被忽略：
- 单张图聚焦一个主体+两个核心特征，例如：“白色陶瓷马克杯，表面有细腻釉光，木质桌面背景，自然左侧窗光”
- 含文字内容时，分区域说明排版逻辑，如“主标题居中加粗，副标题小号灰色，底部标语用橙色横幅”
- 拒绝大段罗列参数，把地址、电话、口号等信息归类到“信息区”“促销区”等语义模块中
