是的，我也发现了，不一样的模型SVG 生成出来的差距很大很大。有些甚至是错位，国模这里占比很大，然后有些是特征极其明显，比如尾巴和头部。然后由于可以在提示词里面说一些有的没得废话也不影响任务，对人来说看的不是结果是风格，所以不可能用缓存提示词的方式绕过。

很容易，不信你试试就知道了。。。。你随便弄个假的模型 用我提示词看看就知道了。

比如再复杂一点，我们用孔雀，这种更依赖逻辑的SVG 来测试模型生成出来的质量，然后和基准效果一对比，马上就能知道是不是有问题了。只要同提示词风格不一样，质量不一样，就大概率可以判断出来了。 我觉得我们可以用机器学习建立一个简单的神经网络，用人工分类然后监督学习去捕捉模型的风格，生成一个小的针对模型版本的特定的神经网络，这样以后可以用乱七八糟的垃圾提示词去混淆我们的生成提示词，然后捕捉模型生成后的风