解决显存不足问题的核心方案是“小图测试→大图输出”工作流：先将原图缩放至512×512以内测试编辑效果，确保边缘融合、风格与文字无误后，再使用相同提示词，并追加“高清输出，保持原分辨率”指令来处理原始大图。

许多用户在使用LongCat-Image-Edit快速改图时，常遭遇显存不足、提示词无效或效果漂移等情况。其实并非模型本身不行，而是操作方法有误。从上传失败到输出失真，绝大多数问题都源自操作路径与参数组合的细微偏差。

小图测试→大图输出：绕过显存瓶颈的硬核流程

这一步骤是所有高效编辑的前提，跳过它无异于让GPU承受过载风险。

第一步：将原图按比例缩小至512×512像素以内（推荐480×360或640×480），使用任意看图软件右键选择“调整大小”即可。需注意，【不要使用AI自动裁剪功能，否则会破坏主体比例】。

第二步：在LongCat Web界面上传该小图，输入提示词并进行首次编辑，重点检查边缘融合度、风格一致性以及文字位置是否准确——这三项是出错率最高的地方。

第三步：确认效果满意后，切换回原始高清图片（例如2000×1500），在相同提示词后追加后缀：“高清输出，保持原分辨率，不重采样”，然后再次提交。

注意：如果大图输出依然模糊，说明小图测试阶段已出现结构崩塌，必须退回小图重新调整参数，切勿强行放大。

负向提示词：精准排除干扰项的三类写法

负向提示词并非简单的“黑名单”，而是用于引导模型“避免某些区域失控”的安全机制。

方法一：防止画质崩坏（适用于所有编辑场景）
直接填入：“模糊,噪点,水印,文字残留,边缘锯齿,塑料感”——这组关键词是基础保障，建议每次编辑都添加。

方法二：控制人物表现（专门用于人像或拟人化动物）
填入：“过度美化,不自然皮肤,歪斜五官,肢体扭曲,手指异常”——【遗漏“手指异常”会导致手指粘连或数量错误，这是最常见的失败原因】。

方法三：锁定风格方向（防止油画变成蜡笔、写实变成贴纸）
填入：“卡通渲染,扁平化,低多边形,赛博朋克光效,荧光色”——仅列出你明确希望排除的风格，不要使用“真实感”这类正向描述。

批量处理：一次喂进12张图不报错的关键设置

此功能仅限本地部署用户使用，Web版暂不支持。

打开命令行，进入项目根目录，执行：python batch_edit.py --input_dir ./raw --prompt "戴墨镜的柯基" --output_dir ./edited。

务必提前检查输入文件夹中的图片格式是否统一为.jpg或.png，混合格式会导致批次中断；【.webp文件必须进行转码，否则脚本会静默跳过且不提示错误】。

如果中途报错“CUDA out of memory”，请立即暂停，改用--batch_size 3参数重新尝试，不要强行运行。

中文文字插入：位置与字体可控的实操步骤

LongCat对中文的支持优于大多数开源模型，但文字位置偏移仍然常见，需要手动校准。

第一步：在Prompt中明确指定位置，例如：“右下角添加‘夏日限定’四个字，金色描边，字号占画面高度8%”。

第二步：生成后若文字位置偏高，下次Prompt改为：“右下角偏下15像素添加……”；若文字太小，改为：“字号占画面高度10%”。

第三步：连续三次微调后仍不准确，可改用PS插件接力——导出图层后，在Photoshop中利用LongCat PS插件的“文字精修”功能进行二次定位，精度可达像素级别。