同一批任务里人物脸型、服装和色调前后不一致，通常不是“描述和参考图二选一”的问题，而是两者中只有一条真正参与了生成：要么参考图权重过低、参考图类型选错、或提交后被默认值覆盖，描述在独自支撑画面；要么描述写得足够细，参考图其实没被读到，却看起来像描述起了作用。要分清责任方，建议先固定样本，再分别只改描述、只换参考图各跑一轮对照，最后回任务日志核对实际生效的参数值。

判断方向：批量出图跳戏时，先怀疑参考图没真正生效，其次才是描述粒度不够。把三组不一致画面连同镜头编号、参考图文件名与权重、模型、种子记录成表，再分别只改描述、只换参考图各跑一轮，画面跟着哪个变量变，就是哪条线索没锁住。适用于能查看任务参数回显或日志的平台；若页面不显示生效值，结论需要留余地，只按能确认的字段比对。

在同一批任务里挑出前后不一致的三组画面

先固定问题样本，避免凭印象说“这批就是跳”。挑选原则是只从同一个任务批次里挑，且这些镜头提交时用的模型、采样器、步数、分辨率、参考图文件一致；优先挑漂移最明显的三组，覆盖脸型、服装、色调各一类，后面做对照时结论更容易分辨。

每个样本都要记录镜头编号（分镜序号）和提交参数，字段名尽量和提交页或日志里的名称一致，方便后面比对：

判断“不一致”要落在具体部位：脸型看颧骨轮廓、下颌线、发型走向；服装看主色、领型、图案分布、材质反光；色调看白平衡、整体色温、阴影偏冷还是偏暖。写成“第 3 镜与第 7 镜外套从卡其变灰蓝、脸型从方下颌变尖下巴”，不要只写“感觉崩了”。

只改描述不动参考图做第一轮对照

第一轮只验证描述文本本身对画面稳定性的影响。做法是复制一份基线任务，参考图文件与权重、参考图类型、模型、采样器、步数、CFG、分辨率、种子策略全部保持不变，只改描述里的一处，例如把“浅灰色针织开衫”改成“深灰色粗针织开衫”。一次只改一处，改完跑 3～5 张，跑两轮看是否可复现。

必须保持不变的字段清单，逐项在提交页填死，不要留空让它走默认值：

• 模型名与版本、采样器、步数、CFG
• 分辨率、宽高比、批量数量
• 种子值或种子策略（固定 / 递增 / 随机）
• 参考图文件、参考图权重、参考图类型
• 负面提示词、后处理与放大开关

结果记录表的列名建议用：轮次、镜头编号、描述版本、描述变更点、参考图权重、种子、输出文件名、脸型一致性、服装一致性、色调一致性、备注。一致性一栏只填“一致 / 轻微偏移 / 明显偏移”。如果描述改的是风格词，而参考图本身是相反风格（参考图偏二次元、描述却写“写实摄影”），画面跳属于正常冲突，在备注里标成“描述与参考图风格冲突”，不算实验失败。

只换参考图保持描述不变做第二轮对照

第二轮验证参考图是否真正参与生成。参考图与权重类参数通常出现在任务提交页或工作流节点里：参考图上传区、参考图权重（强度）滑块、参考图类型选择（人物 / 风格 / 构图 / 景深等）、参考图数量。权重范围常见是 0～1 或 0～2，实际以页面显示为准，调整时建议每次只动 0.1～0.2 一档，避免一次拉满。

操作顺序：先复制第一轮的基线任务；冻结描述文本不动；只替换参考图文件，保持人物主体一致，换成更清晰或角度更正的图；权重先维持默认跑一轮；再单独调权重跑一轮。每轮只动一个变量，跑完立刻回填记录表，不要等整批跑完再补。

判断参考图是否生效的观察点：脸型和五官是否向参考图靠拢、服装是否为参考图中的那套、整体色调与布光是否跟随参考图、构图是否被参考图带偏。若换了参考图画面几乎不变，通常说明参考图分支没有生效，或被描述与默认权重盖过去了，这时进入下一步查生效参数。

在任务记录里核对实际生效的参数

提交值不等于生效值，这是“假象跳戏”的常见来源。参数回显一般在任务详情页的参数或日志区域，也可能出现在输出文件的元数据（PNG 文本块、EXIF）或接口返回的 JSON 里，具体路径需要按平台界面确认。

比对步骤：把提交值抄成第一列，把日志里回显的生效值抄成第二列，逐项对齐。常见的被覆盖项有：参考图权重回到默认值、参考图类型回到默认、CFG 与步数被队列默认配置替换、批量任务共用参数覆盖了单镜头参数、重试时回退到默认设置。

提交值 / 生效值 比对样例（字段名按平台实际显示替换）
ref_image   : a.png      -> a.png        OK
ref_weight  : 0.85       -> 0.50         差异，疑似默认值覆盖
ref_type    : character  -> style        差异，类型被改
steps       : 30         -> 20           差异
seed        : 123456     -> random       差异，策略被改成随机

记录用四列：提交值、生效值、是否有差异、是否等于平台默认值。有差异的项要截图，或把日志原文粘进样本目录；下一轮实验前先确认这些项已经按预期写死，否则实验等于白做。

把稳定下来的一组参数固化成模板

两轮对照跑完、画面不再明显漂移后，把这一组参数固化成模板，下一批任务从模板复制再改描述，不必重新试错。模板字段建议包含：模型及版本、采样器、步数、CFG、分辨率与宽高比、种子策略、负面提示词、描述模板（写死角色特征条目，如发型、脸型、服装主色）、参考图文件引用与权重、参考图类型、批量数量、后处理开关。

{
  "model": "<模型名与版本>",
  "sampler": "<采样器>",
  "steps": "<步数>",
  "cfg": "<CFG>",
  "size": "<宽x高>",
  "seed_mode": "fixed | incremental",
  "negative_prompt": "<负面词>",
  "prompt_template": "<角色特征写死 + 场景可替换>",
  "ref_image": "<参考图路径或 ID>",
  "ref_weight": "<权重>",
  "ref_type": "<人物/风格/构图>",
  "batch_size": "<张数>"
}

保存与调用：在平台的预设或模板功能里另存一份，文件名带上用途和日期；若平台没有模板功能，就把上面的 JSON 或参数表连同参考图放在同一目录，下一批任务复制该目录再改。复用时仍需人工确认：参考图文件是否还在原路径、模型版本是否被平台更新、参考图权重是否被新的默认值顶掉、描述模板里的角色特征条目有没有漏写、批量数量是否与本次一致。任何一项变了，都要回到上一步重新核对生效值。