Lyq 需求解析与提示词优化（输入转化） 先拆解你原始需求中的关键元素：主体（小狗、小猫）、场景（广阔草地）、环境（阳光下）、动作（奔跑），确保核心信息无遗漏。 再对提示词进行“细节补充”，比如默认优化小狗小猫的品种（如金毛幼犬、橘白田园猫，避免模糊）、草地状态（翠绿带野花、有微风飘动的动态感）、阳光效果（午后暖光、地面有长短阴影），让AI更精准理解画面细节，而非仅停留在“基础元素堆砌”。 AI模型调用与图像生成（核心计算） 选择适配“写实场景+动物动态”的模型（如Stable Diffusion、MidJourney等），这类模型对自然光影、生物肢体动作的还原度更高。 模型通过“文本编码器”将优化后的提示词转化为AI能识别的“向量数据”，再结合“图像生成器”，从随机像素开始逐步生成画面：先构建草地的广阔空间透视，再绘制小狗小猫的奔跑姿态（确保肢体比例协调、动作符合物理逻辑），最后叠加阳光的光影层次（如高光、光斑、阴影过渡）。 细节优化与质量校验（效果调整） 生成初稿后，AI会自动进行“细节修正”，比如调整小狗毛发的光泽感、小猫奔跑时的尾巴动态，避免出现“肢体扭曲”“光影断层”等问题；同时优化草地的纹理（如杂草分布、远处与近处的清晰度差异），增强空间纵深感。 若初稿存在细微瑕疵（如阳光强度过高），会基于原始需求进行二次微调，确保画面符合“温暖、生动”的氛围，且核心元素（小狗、小猫、阳光、草地）都清晰呈现。 最终输出与格式适配（结果交付） 确认画面效果达标后，将图像导出为通用格式（如JPG、PNG），分辨率适配常见使用场景（如手机查看、打印），确保你获取的图片既能清晰展示细节，又便于后续使用（如用作壁纸、分享）。
