用途：解决 AI 生图时同一角色多次生成外观不一致的问题，帮助在多个图像中保持角色形象统一。
主要能力：提供多种一致性方案（按效果排序）：基于角色训练的 FLUX LoRA（一致性最高，需训练数据）、详细描述锚点、相同种子加相似提示词、图生图精修、提示词内引用参考图。支持生成四类参考表：转身图（正面、3/4、侧面、背面多角度）、表情表（建议至少 6 种表情：中性、开心、生气、悲伤、惊讶、思考）、服装表（多套穿搭）、配色表（记录精确色值）。还提供比例指南（写实 7.5:1、英雄 8:1、动漫 5-6:1、风格化 4-5:1、Q 版 2-3:1）与角色设定文档模板。
使用方式：需先安装 inference.sh CLI（belt），另行参考其安装说明，然后执行 belt login 登录。用 belt app run falai/flux-dev-lora 配合 JSON 输入生成图像，可用 --no-wait 异步执行；用 belt app run infsh/stitch-images 将多张图拼接成参考表。核心做法是撰写 50 词以上的详细描述锚点，并在每个提示词中原样复用，只改动动作、姿势或场景。以 LoRA 使用时需指定 loras 路径与 scale，建议 scale 0.7-0.9 平衡一致性与灵活度；训练需 10-20 张风格一致的参考图，并设定触发词。
适用场景：需要同一角色出现在多张图像中的项目，如概念设计、漫画、动画、游戏角色设定等。
限制：LoRA 训练需准备参考图且成本较高；仅凭提示词一致性有限，仍可能发生发色、瞳色、服装、年龄、脸型或比例漂移。资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果保证。