用 AI 出图，缩略图惊艳、一放大就崩——招牌上的字像鬼画符、人物长了六根手指、换个风格人就不是那个人了。这三个是新手最常遇到的翻车点。这篇不堆术语，把原因和能直接上手的解法讲清楚，并附双模型实测。

一、图里的文字总写错 / 乱码

为什么：扩散模型本质是在"画"像素图案，不是真的在"打字"。它学到的是"字大概长这样"，所以短词还行，长句、尤其中文（字符多、结构复杂）就容易糊。

解法（按性价比排序）：

1. 文字越短越好，标题就几个词，别塞整段。
2. 优先英文，成功率明显高于中文。
3. 挑文字渲染强的模型——比如 GPT Image（image2）、Nano Banana Pro 这类对文字比较友好的。在 iMini AI 里可以直接切这几个模型、同一句各出一版对比，挑字最准的那张，下面有实测。
4. 复杂文案出图后用 Canva/PS 自己叠字，最稳。
5. 同一句在多个模型各出一版，挑字最准的那张。

实测：同一句 prompt（招牌写 “STAY CREATIVE”），在 iMini AI 里分别切 GPT Image 和 Nano Banana Pro 各出一版——

GPT Image 版：

Nano Banana Pro 版：

实测结论：两版都把 “STAY CREATIVE” 准确、清晰地写出来了——说明 2026 的主流新模型，短英文基本不再翻车。差别在风格：GPT Image 的字更规整统一，Nano Banana Pro 更花体、更有手写感。真正容易出问题的是长句和中文，那时候前面那几条（缩短、英文优先、出图后叠字）才是救命的。所以"多模型各出一版挑最准"这招，越是文字复杂越有用。

二、手指 / 肢体畸形（六指、连指、关节诡异）

为什么：手的姿态自由度极高、训练数据里手的形态千变万化，模型很难统计出"稳定 5 根手指"的先验，所以手是公认的重灾区。

解法：

1. 加负面提示词排除畸形（如 bad hands, extra fingers, deformed）。
2. 构图上让手别太抢镜，或自然遮挡（插兜、拿东西），降低翻车面。
3. 出图后局部重绘（inpainting）单独修手，比重抽整张省事——iMini AI 里也带消除、扩图这类编辑功能，能做基础修整。
4. 多出几版，挑手对的那张——概率问题，量大出奇迹。
5. 用新模型：2026 年的新模型在手部上已经好很多，别用太老的。

三、换风格后"人不像了"（人脸一致性）

为什么：纯文生图每次都是重新随机，自然不保证是同一个人。要让人物在不同图里保持一致，需要"参考图 / 身份保持"机制，而不是靠文字描述硬凑。

解法：

1. 用图生图 + 参考图（reference image），而不是纯文生图（在 iMini AI 里上传参考图、选支持身份保持的模型即可）。
2. 选支持人脸一致性 / identity preserve 的模型或功能。
3. 能固定 seed 就固定（支持的话），减少随机性。
4. 多出几版挑最像的，再用局部重绘微调五官。

收尾：避坑心法

记住一句话：AI 负责出到 80 分，剩下 20 分靠你"挑图 + 局部修 + 叠字"。指望一键直出成品，基本会翻车。

另外，上面反复出现的"同一句话多模型对比"是省事的关键——我一般在 iMini AI（imini.com）上同句切换 GPT Image、Nano Banana 这些模型，挑最优的那版，省得到处配置环境。

把这三类翻车对照你自己的出图，先解决最常踩的那个，质量会肉眼可见地稳下来。