PaintsUndo不支持文生图的多步回退，需通过单帧模型输入撤销步数模拟回退、多帧模型生成16帧渐进序列或本地部署中修改脚本保存中间隐变量实现定向回退。
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如果您使用PaintsUndo进行AI文生图后希望调整或还原中间状态，则需注意该工具当前不直接支持“文生图”流程中的多步回退操作。PaintsUndo的核心设计聚焦于**静态图→绘画过程视频**的逆向生成，其“回退”逻辑体现为对成品图像执行“撤销步数”模拟，而非传统编辑软件中对文本提示或扩散采样过程的实时步骤撤销。以下是实现类似回退效果的具体方法：
一、通过单帧模型指定撤销步数模拟回退
单帧模型允许用户输入目标图像与一个0–999之间的整数，代表从完成态“按下Ctrl+Z”的次数，从而输出对应撤消阶段的中间状态图像。该机制可视为对绘画过程的离散化回退模拟。
1、在PaintsUndo Web界面中完成文生图并获得最终图像后，点击“上传图像”按钮，将该图像重新导入系统。
2、在“生成关键帧”参数栏中，输入一个大于0的整数（例如200），该数值越接近999，输出图像越接近初始草图形态。
3、点击“生成关键帧”，等待模型输出对应撤销步数的单帧图像。
4、若需进一步回退，重复步骤1–3，仅修改输入的步数值为更大的数字（如500或800）。
二、利用多帧模型生成连续回退序列
多帧模型可在两张图像之间插值生成16个平滑过渡帧，适用于构建从成品到草图的渐进式回退动画，虽不支持任意步数跳转，但能提供视觉连贯的倒序过程。
1、先用单帧模型生成两个不同撤消深度的图像：例如输入步数0（成品）和999（纯白画布首笔），分别导出为img_0.png与img_999.png。
2、进入“多帧模型”模式，上传img_0.png作为起始帧，img_999.png作为结束帧。
3、点击“生成多帧”，系统将输出16张由完整态逐步退至极简草图的中间帧图像。
4、按文件名顺序查看，即可获得从成品反向推演至起始绘制状态的完整回退序列。
三、本地部署中手动干预生成过程
若已部署PaintsUndo本地版本，可通过修改推理脚本中的采样参数，强制中断扩散过程并在指定时间步保存中间隐变量，实现更底层的“回退点”控制。
1、定位项目目录下的inference.py或sample.py文件，查找包含scheduler.step()或model.sample()的代码段。
2、在循环采样步骤中插入条件判断，例如当current_step == 750时，调用torch.save()保存当前latents张量。
3、运行修改后的脚本，待执行至设定步数时自动保存中间状态文件。
4、后续可加载该latents文件，继续从该步数向更早期步数迭代，实现定向回退。
