关于aplly_to_XXX参数测试
如果所有都改为FALSE则下面的值如何调整均不生效
层数含义--具体效果可自行测试
clip_l_0 ~ clip_l_11
控制 CLIP 模型的 12 层 Transformer 的每一层 注意力模块强度
主要影响：
低层（0~3 层）：基础词法、局部关系（类似分词和短语层面）
中层（4~7 层）：句法、上下文关联（句子级别）
高层（8~11 层）：全局语义、风格、情感倾向
实际调节效果：
clip_l_0~3：调高 → 细节描述更强，调低 → 忽略部分词汇
clip_l_4~7：调高 → prompt 内一致性增强，调低 → prompt 容易碎片化
clip_l_8~11：调高 → 整体风格趋于主 prompt，调低 → 模型更易接受副 prompt 或负面提示
t5xxl_0 ~ t5xxl_23
控制 T5-XXL 模型的 24 层 Transformer 的每一层 注意力模块强度
主要影响：
低层（0~7 层）：字符/词片段解析
中层（8~15 层）：语法结构、句式转换
高层（16~23 层）：长距离依赖、上下文一致性、全局概念
实际调节效果：
t5xxl_0~7：调高 → 对长 prompt 解析更细腻，调低 → 缩短上下文影响
t5xxl_8~15：调高 → 提示词逻辑关系增强，调低 → prompt 容易丢失部分逻辑
t5xxl_16~23：调高 → 整体主题更加稳定，调低 → 风格更加“自由”
