在AI图像生成中，开发者和设计师常陷入“画面不对就不断往Prompt里加词”的误区，导致提示词冗长且效果不佳。作者基于Krea等工具的测试经验，提出了一种更高效的控制策略：文字负责描述“画什么”，参考图负责控制“怎么看起来”。具体实践中，应将参考图的职责进行拆解：1. 光线图：仅控制明暗与柔和度；2. 构图图：控制主体位置与留白；3. 色彩图：限定色系与饱和度；4. 反例图：明确排除不需要的风格。这种“职责拆解法”不仅能提高生成成功率，还能在Review时精准定位问题（如构图对但颜色错），避免盲目修改所有参数，为AI视觉内容创作者提供了实用的调优工作流。
在Linux.do社区中，有开发者针对使用“gpt-image-2”进行AI虚拟换装时遇到的问题发起讨论。该开发者指出，在进行图生图（Image-to-Image）操作时，生成的模特脸部特征与上传的原图经常不一致，需要通过多次“抽卡”才能获得满意效果。 这一现象反映了当前通用大模型在图像生成领域的一大技术痛点：角色一致性（Character Consistency）的保持。在没有引入特定控制技术的情况下，标准的扩散模型或多模态大模型很难完美保留人脸细节。 对于AI创业者和开发者而言，若要开发商业级的虚拟试衣或人像生成应用，单纯依赖通用的GPT图像接口是不够的。通常需要结合ComfyUI等工具，并引入IP-Adapter-FaceID、InstantID或ControlNet等专用技术方案，以确保人脸特征的强一致性，从而降低生成结果的随机性。