需严格按五步操作：一、用text: "..."+font+position语法；二、画面与文字提示用|||分隔；三、中文需NFC标准化且≤18字；四、精确定位须启用coordinate_mode并用x/y/w/h；五、用captioner回检，Levenshtein距离≤1才算成功。
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如果您希望使用 Flux 模型生成包含清晰、可读、位置可控文字的图片，但实际输出中文字缺失、扭曲、乱码或语义错位，则很可能是提示词中对文字内容的表达方式不符合 Flux 对文本嵌入的解析机制。以下是实现该目标的关键操作路径：
一、启用内置文本渲染指令结构
Flux 模型本身不直接支持任意自然语言描述的文字生成，需通过特定语法触发其文本渲染子模块。必须显式声明文字内容、字体属性与空间约束，否则模型仅会以纹理或抽象符号模拟“像字”的形态。
1、在提示词末尾添加严格格式的 text block：以 text: "此处为精确拼写的完整句子" 开头，引号内不得换行、不得含未闭合引号或反斜杠。
2、紧接 text block 后添加 style 参数：使用 font: sans-serif, size: 24pt, color: #000000 明确指定字体族、字号与颜色，避免依赖默认推断。
3、追加 position 参数限定区域：写入 position: center-top, padding: 12px，其中位置值仅接受 center-top / center-center / center-bottom / left-top / right-bottom 五种标准标识符。
二、隔离文字与图像语义的提示词分段写法
Flux 会对连续长句中的名词短语进行视觉优先编码，导致文字内容被弱化为背景元素。必须将文字指令与画面描述物理隔离，并赋予更高语法权重。
1、将画面主体描述置于提示词前半部分，例如：a minimalist poster of a white ceramic mug on wooden table, soft shadow, studio lighting。
2、插入分隔符 |||（三个竖线，不可替换为空格或逗号），作为语义区段边界标记。
3、在分隔符后单独起行书写 text block，且该行仅含 text、font、position 三项，不混入任何形容词或连接词。
三、规避 Unicode 渲染陷阱的字符预处理
Flux 对非 ASCII 字符集存在字形映射延迟，中文、日文、特殊符号若未经标准化处理，易触发字库 fallback 至方块占位符。必须提前完成字符归一化与长度截断。
1、中文文本须转为 UTF-8 编码后经 NFC 标准化，使用 Python 的 unicodedata.normalize('NFC', text) 处理，消除组合字符冗余。
2、单行文字不得超过 18 个汉字（或等宽字符），超出部分需手动拆分为两行，并分别构建独立 text block，每行后附加 line-spacing: 8pt。
3、禁用所有富文本格式符号：删除波浪线～、全角空格、ZWSP（零宽空格）、emoji 表情及 LaTeX 数学符号，仅保留基础标点（。！？，；：”“‘’）。
四、锚定文字像素坐标的坐标系校准法
当需将文字精确定位于图像某物体表面（如海报标题、产品标签、屏幕显示内容），Flux 需接收归一化坐标而非相对描述。此时必须关闭自由语义理解，启用坐标驱动模式。
1、在提示词开头添加指令前缀：coordinate_mode: enabled，此开关将禁用所有方位形容词（如“上方”“左侧”）的语义解析。
2、改用 x/y/w/h 四元组定义区域：text_region: x=0.25, y=0.12, w=0.5, h=0.08，所有值为 0–1 区间浮点数，原点在左上角。
3、在同一 text block 中同步声明文字内容与区域：text: "SALE 50% OFF", text_region: x=0.62, y=0.85, w=0.32, h=0.06，不允许跨 block 引用。
五、验证文字可读性的三帧回检流程
Flux 输出图像中文字是否真正可识别，不能仅凭肉眼判断。需通过模型自身对生成图的反向文本提取能力进行闭环验证，排除视觉欺骗。
1、将生成图输入 Flux 自带的 captioner 模块（命令行参数 --caption-mode=text-readout），获取机器读取结果。
2、比对输出字符串与原始 text block 中引号内内容，允许最多 1 个字符编辑距离（Levenshtein distance ≤ 1），超出即判定失败。
3、若失败，立即检查 prompt 中是否存在未闭合双引号、混用中文引号“”与英文引号""、或 text 字段后遗漏换行符——这三类语法错误会导致 text block 被整体忽略。
