lovemo手部生成优化需五步：一调高肢体精度与手部权重并加解剖提示；二用局部重绘配合骨骼引导修复；三导入手部参考图启用姿态引导；四切换hand-pro专用模型；五添加结构化手部约束模板。
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一、调整手部生成参数
Lovemo在图像生成过程中对手部结构建模较弱，常因默认参数未针对肢体细节优化而导致手指扭曲、粘连或缺失。通过手动限定手部相关控制参数，可显著提升解剖合理性。
1、进入AI绘图设置页，找到“肢体精度增强”开关并开启。
2、将“手部结构权重”滑块调至75%以上，确保模型优先分配算力解析手指关节与手掌比例。
3、在提示词末尾追加固定后缀："anatomically correct hands, five distinct fingers, natural palm creases"。
二、使用手部局部重绘功能
当整图生成后手部出现明显崩坏，可避开全局重绘带来的风格偏移，仅对问题区域进行高精度修复。该方式依赖掩膜精度与重绘强度匹配。
1、长按生成图中手部区域，选择“局部重绘”工具。
2、用画笔精准涂抹需修正的手掌与手指轮廓，确保指甲边缘、指节转折处完全覆盖，避免遗漏指尖或掌心交界处。
3、在重绘设置中启用“骨骼引导”，并将“结构保持强度”设为80–90，其余参数维持默认。
三、导入手部参考图
Lovemo支持图像引导生成，利用高质量手部照片作为视觉锚点，能强制模型对齐真实解剖结构，尤其适用于特写镜头或复杂手势场景。
1、准备一张清晰、正面/侧面对焦、无遮挡的手部照片（建议使用白底）。
2、点击绘图界面右上角“参考图”图标，上传该图片并勾选“启用姿态引导”。
3、在提示词中明确指定："match hand pose and finger count from reference image"。
四、切换至手部优化专用模型线路
部分Lovemo后台已部署针对肢体生成专项调优的子模型，其训练数据中手部图像占比超40%，相较通用模型在指骨分离度、动态褶皱还原上表现更稳定。
1、进入“AI模型选择”页面，下拉至“精细肢体生成”分类。
2、选择标注有[HAND-PRO]后缀的模型（如DeepSeek-HAND-PRO-v2.3）。
3、确认启用后，所有新生成任务将自动加载该线路，无需重复设置。
五、添加手部结构约束提示词模板
纯文本提示易被模型忽略解剖细节，采用结构化短语组合可提升指令解析准确率，尤其适配Lovemo当前NLP解析逻辑。
1、在主提示词后另起一行，输入以下固定模板：
--hand_constraints: fingers=5, thumb_opposable, knuckles_visible, palm_texture_detailed, no_fusion
2、确保该行不与其他描述混在同一句内，前后保留空行。
3、提交前检查模板中无拼写错误，特别注意“no_fusion”不可写作“nofusion”或“no fusion”。
