选择模型时，先看生成结果要在项目里承担什么工作。背景、产品主视觉、分镜 frame 和动态素材，通常需要不同的 prompt 和评判方式。
先定义输出角色
选模型前，先判断你需要的是静态图、视频源、纹理、参考方向，还是接近最终稿的视觉。这样你会按版式需求判断结果，而不是只看单张图是否好看。
| 输出角色 | 优先选择 | 评审重点 |
|---|---|---|
| 背景 | 构图干净、有留白 | 文字安全、颜色对比和裁切弹性 |
| 产品主视觉 | 主体稳定、边缘干净、光线一致 | 产品比例和透视是否可信 |
| 风格方向 | 更有表现力的模型或参考图 prompt | 情绪、色盘和方向价值 |
| 动态素材 | 主体和背景分离清楚 | 主体是否能在不制造噪点的情况下运动 |
| 最终视觉 | 版式稳定后再用更高保真设置 | 细节质量、瑕疵和导出尺寸 |
生成到项目里
生成结果应该靠近它要使用的画布位置。把有潜力的结果放到 frame 附近，按目标尺寸比较，只保留对后续方向有帮助的废稿。
如果输出会进入最终场景，建议用清楚的名字保存，并尽量保留来源信息：source prompt、参考素材、模型和预期用途。
有意识地比较模型
测试模型时，尽量保持 prompt、比例和参考素材一致。一次只改一个变量，才能判断差异来自模型、prompt，还是构图。
可以用一个简单比较网格：
- 同一个 prompt。
- 同一个比例。
- 同一组参考输入。
- 同样的输出数量。
- 同一个目标 frame。
然后把结果放到版式里判断，不要只看资产预览。
先评审，再精修
精修前先检查裁切、主体位置、文字安全和是否适合做动效。如果结果之后要动起来，主体和背景之间需要有足够清晰的空间和层次。
不要精修一张在 frame 里已经不成立的图。先修正角色、裁切或 prompt。精修最好发生在生成结果已经支持构图之后。
注意用量
生成和渲染可能消耗 workspace Flares 余额。每次生成开始前，App 会根据模型、输入类型、分辨率、时长和输出数量预估 Flares。
AI 模型调用按 provider cost，不加 Flare 模型毛利。日常测试可以优先用订阅赠送 Flares；更大的批量任务或付费 Recipe runs 再使用 Top-up Flares。较大的批量任务建议先跑小样，等 prompt 和版式稳定后再放大。
什么时候换模型
当反复修改 prompt 仍然没有解决真实问题时，可以换模型：
| 现象 | 尝试 |
|---|---|
| 风格好，但对象准确性差 | 更适合主体准确性的模型或设置 |
| 主体好，但构图弱 | 用更简单的 prompt 明确版式方向 |
| 静态图好，但不适合运动 | 生成主体分离更清楚的来源 |
| 结果好，但批量成本太高 | 先跑更小的小样、减少输出数，或探索阶段用更便宜的模型 |