在 LiblibAI 上做风格迁移图片对比，核心不是简单把两张图并排看，而是把原图、风格参考图、生成结果图放在同一套参数逻辑里观察。LiblibAI 本身是模型分享与在线生图社区，风格迁移通常通过图生图、ControlNet、IPAdapter、LoRA、参考图、局部重绘等方式完成。所谓图片对比，既包括原图与迁移后图片的对比，也包括不同模型、不同 LoRA、不同重绘幅度、不同 ControlNet 权重、不同提示词和不同采样参数下的结果对比。只有控制变量，对比才有意义。
原图与结果图的对比，先看内容保真。人物的五官、姿态、手部、服装轮廓、背景建筑、文字标识是否还在，构图有没有被大幅改写。风格迁移最容易出现的问题是风格变强了，但主体也变了。比如原图是写实照片，迁移成动漫风后，眼睛变大、脸型变尖、皮肤纹理消失，这属于风格化成功但身份一致性下降。再比如迁移成油画风后，笔触和色块变明显，但边缘出现脏色，头发和背景糊在一起，这种结果在缩略图里可能好看，放大后问题很多。因此对比时要看整体，也要看局部，尤其是脸部、手部、文字、边缘和纹理。
不同模型和 LoRA 的对比，重点看风格语言是否准确。写实模型迁移后保留皮肤质感、光影和镜头感；动漫模型会强化线稿、平涂、赛璐璐阴影；插画模型偏重构图和色彩搭配；油画、水彩、水墨模型则看笔触、晕染、纸张纹理；赛博朋克、蒸汽朋克、像素风等风格模型看符号元素是否到位。LiblibAI 社区里很多作者会发布同一张原图配不同模型的对比图，观看时要留意底模版本、LoRA 权重、触发词、采样器、步数、CFG、重绘幅度和种子。缺了这些参数，对比图只能看热闹，难以复现。
重绘幅度是风格迁移对比里最关键的一项。重绘幅度低，比如 0.2 到 0.4，结果更像加了风格滤镜，原图结构保留多，但风格变化弱；重绘幅度中等，比如 0.5 到 0.7，通常能在内容与风格之间取得平衡，也是多数风格迁移常用的区间；重绘幅度高，比如 0.8 以上，风格会非常强烈，但原图内容容易被改掉，脸、手、文字和背景结构可能崩坏。对比时要固定其他参数，只改重绘幅度，才能看出它到底影响哪些区域。ControlNet 的对比也很重要，Canny、Lineart、SoftEdge 更偏向锁线条，Depth 锁空间层次，OpenPose 锁人体姿态，IPAdapter 或参考图则更偏向迁移色彩、笔触和氛围。权重太低锁不住，权重太高会僵硬，常见区间要从 0.3 到 1.0 之间逐档测试。
图片对比还要看风格一致性和自然度。风格一致性不是颜色像就够了，而是笔触、材质、光影、边缘处理、细节密度都要统一。自然度看是否存在伪影、重复纹理、塑料感、过曝、色偏、五官错位、手指粘连、文字乱码。色彩和谐要看主色、辅色、冷暖关系是否服务主体。光影一致要看光源方向、阴影软硬、反射和高光是否符合风格逻辑。可复现性也要看，同一提示词和种子能否稳定输出接近结果，换一张原图是否仍然成立。LiblibAI 的在线工作流和社区 |
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