NovelAI图像崩坏主因是提示词、模型或参数不当，需严格匹配512×512分辨率、强化负面提示词、添加手套等手部约束、选用nai-diffusion-fp16等适配模型并启用Hires.fix增强。
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如果您在使用NovelAI生成图像时频繁遭遇人物脸部扭曲、肢体错位、手部畸形或整体结构失衡等现象，则很可能是提示词配置、模型匹配或参数设置不当所致。以下是避免画面崩坏的具体要点：
一、严格匹配训练分辨率与生成尺寸
NovelAI所用模型（如nai-diffusion-fp16）大多基于512×512分辨率训练，若强行使用768×1024等非标尺寸，将显著放大解码误差，导致面部比例失调、关节错位等结构性崩坏。
1、进入绘图界面后，点击“Settings”展开高级参数面板。
2、将“Width”与“Height”均设为512，或选择预设比例如512×768（仅限立绘）、768×512（仅限横构图）。
3、若需更高清输出，务必启用Hires. fix功能，而非直接拉高基础分辨率。
二、强化负面提示词过滤机制
负面提示词是抑制AI生成异常结构的关键防线，必须覆盖解剖错误、风格冲突与低质特征三类高频崩坏源。
1、在Negative Prompt栏中完整粘贴以下内容：mutated hands, poorly drawn hands, bad anatomy, extra limbs, fused fingers, too many fingers, missing arms, missing legs, disfigured, blurry, lowres, jpeg artifacts, text, error, cropped, worst quality, normal quality。
2、根据生成目标追加限定项：若画二次元角色，加入realistic, photo, 3D render, western art；若画古风场景，加入modern clothing, cyberpunk, sci-fi elements。
3、每次生成后观察失败部位，针对性补充新屏蔽词，例如连续出现“歪嘴”，则追加asymmetrical mouth, crooked smile。
三、启用防坏手专用正向约束标签
手部崩坏占NovelAI结构性错误的60%以上，采用“不画手”策略比后期修复更高效可靠，该方法通过视觉遮蔽与构图引导双重机制规避手部解码风险。
1、在Positive Prompt开头或人物描述后插入：(beautiful detailed white gloves:1.3)，强制AI渲染手套替代裸手。
2、添加构图约束词：upper body:1.3, depth of field，使画面聚焦躯干以上，大幅降低手部入镜概率。
3、若需全身构图，改用姿态指令：arms behind back, hands behind body, hands in pocket，并配合front view, full body确保姿态稳定。
四、选用适配模型并锁定采样器
不同模型对解剖结构的先验知识差异极大，盲目混用易引发底层表征冲突，尤其在面部与手部区域表现尤为敏感。
1、在Model下拉菜单中优先选择：nai-diffusion-fp16（日系优化）、safe-diffusion（通用稳健），禁用未标注用途的测试模型。
2、采样器（Sampler）固定为：Euler a（兼顾速度与稳定性）或DPM++ 2M Karras（细节还原更强），避免使用DDIM、PLMS等易发散类型。
3、Steps值设定在28–40区间，低于25易欠采样致模糊，高于50可能引入冗余噪声干扰结构收敛。
五、启用Hires. fix进行安全增强
Hires. fix并非简单放大，而是以原图作引导，在更高分辨率下重跑局部扩散过程，可修复因基础尺寸过小导致的五官压缩、指节粘连等隐性崩坏。
1、勾选“Hires. fix”开关，保持“Upscale by”为1.5或2，禁止使用3及以上倍率。
2、“Hires steps”设为原Steps的40%（如原为30步，则填12），防止二次迭代过度扰动原始结构。
3、“Denoising strength”控制在0.3–0.5之间，数值过高将重写主体形态，反而诱发新崩坏。
