提示词预设pro

_xbr_pro_block.js

@@ -53,7 +53,7 @@ const XBR_INFERENCE_MODES_ = XBR_INFERENCE_MODES;
 function xbrLlmDefaults() {
   return {
     model: { model: "", mmproj: "None", chat_handler: "None", n_ctx: 8192, vram_limit: -1, image_min_tokens: 0, image_max_tokens: 0 },
-    run: { inference_mode: "one by one", max_frames: 24, max_size: 256, seed: 0, seed_control: "randomize", force_offload: false, save_states: false },
+    run: { inference_mode: "one by one", max_frames: 24, max_size: 256, seed: 0, seed_control: "randomize", force_offload: false, save_states: false, strip_thinking: true },
     params: {
       max_tokens: 6144, top_k: 40, top_p: 0.9, min_p: 0.05, typical_p: 1.0, temperature: 0.6,
       repeat_penalty: 1.12, frequency_penalty: 0.0, present_penalty: 0.0,
@@ -83,6 +83,7 @@ function xbrParseLlm(raw) {
   cfg.run.seed_control = xbrPick(r.seed_control, XBR_SEED_MODES, cfg.run.seed_control);
   cfg.run.force_offload = xbrFlag(r.force_offload, cfg.run.force_offload);
   cfg.run.save_states = xbrFlag(r.save_states, cfg.run.save_states);
+  cfg.run.strip_thinking = xbrFlag(r.strip_thinking, cfg.run.strip_thinking);   // 模型输出思考过程时自动过滤
 
   const p = (d.params && typeof d.params === "object") ? d.params : {};
   cfg.params.max_tokens = xbrInt(p.max_tokens, cfg.params.max_tokens, 0, 262144);
@@ -131,7 +132,7 @@ function xbrSaveJson(node, patch) {
   return cur;
 }
 
-/* ── 预设设定词（三视图 / 四视图 / 背景纯透明的设定文本）─────────────
+/* ── 预设设定词（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明的设定文本）─────────────
  * · 用户改过的按「模式|语言」存进节点（基础面板的 preset_texts 存档）；
  * · 弹窗读「存档 → 默认」，提交时同步写 widget + 存档。 */
 function xbrPresetStore(node) {
@@ -142,6 +143,28 @@ function xbrPresetTextFor(node, mode, lang) {
   return (t && String(t).trim()) ? t : (defaultPresetOf(mode, lang) || "");
 }
 
+/* ── 预设选项按「输出语言」过滤 ───────────────────────────────
+ * 预设名的语言标签形如 "Z-Image Turbo [ZH]" / "Normal - 描述 [EN]"；
+ * 输出语言选中文 → 增强预设 / 反推预设 只列 [ZH] 项，选英文 → 只列 [EN] 项。 */
+function xbrLangTagOf(v) {
+  const m = String(v == null ? "" : v).match(/[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i);
+  return m ? m[1].toUpperCase() : "";
+}
+function xbrFilterByLang(opts, lang) {
+  const want = xbrLangTagOf(lang);
+  if (!want) return opts.slice();
+  const hit = opts.filter((o) => xbrLangTagOf(o) === want);
+  return hit.length ? hit : opts.slice();      // 全无语言标签（老预设）→ 全量兜底
+}
+/** 语言变了：优先换到「同名的另一语言项」，否则取该语言第一项 */
+function xbrSnapPreset(opts, cur, lang) {
+  const list = xbrFilterByLang(opts, lang);
+  if (list.includes(cur)) return cur;
+  const base = String(cur == null ? "" : cur).replace(/\s*[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i, "").trim();
+  const same = list.find((o) => String(o).replace(/\s*[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i, "").trim() === base);
+  return same || list[0] || cur;
+}
+
 /* ── 在线 API（存 ComfyUI user 目录，Key 不进工作流）──────── */
 async function xbrApiGet() {
   const resp = await api.fetchApi(XBR_API_ENDPOINT);
@@ -338,8 +361,11 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     draft.lang = v;
     // 换语言 → 未在弹窗里改过设定词时，跟着取该语言的「存档 → 默认」
     if (!draft.presetTouched) draft.presetText = xbrPresetTextFor(node, draft.mode, v);
+    // 语言决定预设可选范围：增强预设 / 反推预设 自动换到同语言的同名项（没有则取该语言第一项）
+    draft.preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.preset, v);
+    draft.task_preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.task_preset, v);
   })));
-  body.append(xbrHint("本项是唯一的语言设置：① 元素词表 / 预设句按哪种语言加载　② LLM 反推最终输出的提示词是中文还是英文。其他地方不再有语言选项。"));
+  body.append(xbrHint("本项是唯一的语言设置：① 词表 / 设定词 / 预设句按哪种语言加载　② 增强预设与反推预设只列该语言的选项　③ 最终输出的提示词语言。"));
 
   body.append(makeSectionTitle("提示词增强反推（总开关在节点表面的「启用 LLM 反推」）"));
 
@@ -352,7 +378,7 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     const llm = s.model;
     const models = lists.model.length ? lists.model : (llm.model ? [llm.model] : []);
     if (!llm.model && models.length) llm.model = models[0];
-    body.append(field("强制卸载", checkboxControl(s.run.force_offload, "LLM 用完即卸载（释放显存）", (v) => { s.run.force_offload = v; })));
+    body.append(field("强制卸载", checkboxControl(s.run.force_offload, "LLM 用完即卸载，释放显存", (v) => { s.run.force_offload = v; })));
     if (models.length) body.append(field("模型", selectControl(models, llm.model, (v) => { llm.model = v; })));
     else body.append(field("模型", xbrTextControl(llm.model, "未找到本地 LLM 模型（.gguf 放到 models/LLM）", (v) => { llm.model = v; })));
     body.append(field("视觉模块 mmproj", selectControl(lists.mmproj.length ? lists.mmproj : ["None"], llm.mmproj, (v) => { llm.mmproj = v; })));
@@ -382,7 +408,7 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     const a = draft.api || (draft.api = { ...XBR_API_DEFAULTS });
     body.append(field("服务商", selectControl(ctx.providers, a.provider, (v) => { a.provider = v; })));
     body.append(field("模型", xbrTextControl(a.model, XBR_API_DEFAULTS.model, (v) => { a.model = v; })));
-    body.append(field("API Key", xbrPasswordControl(a.api_key, "sk-…（保存在本地，不写入工作流）", (v) => { a.api_key = v; })));
+    body.append(field("API Key", xbrPasswordControl(a.api_key, "sk-… 保存在本地，不写入工作流", (v) => { a.api_key = v; })));
     body.append(field("Base URL", xbrTextControl(a.base_url, XBR_API_DEFAULTS.base_url, (v) => { a.base_url = v; })));
     body.append(field("temperature", xbrNumberControl(a.temperature, { min: 0, max: 2, step: 0.01 }, (v) => { a.temperature = v; })));
     body.append(field("max_tokens", xbrNumberControl(a.max_tokens, { min: 1, max: 262144, step: 1 }, (v) => { a.max_tokens = Math.round(v); })));
@@ -398,8 +424,13 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
   body.append(field("推理模式", selectControl(XBR_INFERENCE_MODES, s.run.inference_mode, (v) => { s.run.inference_mode = v; })));
   body.append(field("最大帧数", xbrNumberControl(s.run.max_frames, { min: 2, max: 1024, step: 1 }, (v) => { s.run.max_frames = Math.round(v); })));
   body.append(field("最大尺寸", xbrNumberControl(s.run.max_size, { min: 128, max: 16384, step: 64 }, (v) => { s.run.max_size = Math.round(v); })));
-  body.append(field("保存对话状态", checkboxControl(s.run.save_states, "在内存中保留本次对话上下文（多轮连续反推）", (v) => { s.run.save_states = v; })));
+  body.append(field("保存对话状态", checkboxControl(s.run.save_states, "在内存中保留本次对话上下文，多轮连续反推", (v) => { s.run.save_states = v; })));
   body.append(field("状态 UID", xbrNumberControl(s.params.state_uid, { min: -1, max: 999999, step: 1 }, (v) => { s.params.state_uid = Math.round(v); })));
+  body.append(field("🧠 过滤思考过程", checkboxControl(s.run.strip_thinking,
+    "模型把「思考过程 / 推理段 / 工作流程」一起输出时，自动只保留最终提示词", (v) => { s.run.strip_thinking = v; })));
+  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.65;margin:2px 0 8px;",
+    "开启后＝① 系统提示词末尾追加「只输出最终提示词」硬规则　② 仍漏出思考时自动剔除思考标签、"
+    + "Final Output / 最终输出 标记之前的推理段与代码围栏（拿不到内容则原文保留）。"));
   body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "提示词正文在节点上的提示词框里编辑；「📝 提示词」端口接线后该框锁定。"));
 }
 
@@ -417,7 +448,7 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
     draft.presetText = xbrPresetTextFor(node, v, draft.lang);
     ctx.rerender();     // 有/无设定词的模式之间切换 → 重画「设定词」区
   })));
-  body.append(xbrHint("常规文生图 = 只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 = 最终提示词最顶端自动加上该模式的设定词。"));
+  body.append(xbrHint("常规文生图 = 只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 = 最终提示词最顶端自动加上该模式的设定词。"));
 
   // ── 设定词（预设模式对应的设定文本；只在弹窗里编辑，节点表面不显示）──
   const modeDef = defaultPresetOf(draft.mode, draft.lang);
@@ -426,7 +457,7 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
     if (!String(draft.presetText || "").trim()) draft.presetText = modeDef;
     const taP = textareaControl(draft.presetText, (v) => { draft.presetText = v; draft.presetTouched = true; },
       "width:100%;box-sizing:border-box;min-height:180px;resize:vertical;");
-    taP.placeholder = "该模式的设定词（改过的按「模式 + 语言」记进节点，换模式 / 换语言都不丢）";
+    taP.placeholder = "该模式的设定词；改过的按「模式 + 语言」记进节点，换模式 / 换语言都不丢";
     taP.spellcheck = false;
     body.append(taP);
     const taRow = el("div", "display:flex;align-items:center;gap:10px;margin:6px 0 4px;");
@@ -445,19 +476,20 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
   }
 
   body.append(makeSectionTitle("增强预设（= 提示词设定 / system prompt）"));
-  const presetOpts = xbrWidgetOptions(node, "preset");
+  const presetOpts = xbrFilterByLang(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.lang);
   if (presetOpts.length) body.append(field("增强预设", selectControl(presetOpts, draft.preset, (v) => { draft.preset = v; })));
-  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "该预设内容即「🧩 提示词设定」输出的正文，同时作为 LLM 反推的系统提示词。"));
+  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;",
+    `该预设内容即「🧩 提示词设定」输出的正文，同时作为 LLM 反推的系统提示词；只列与输出语言 ${draft.lang} 相符的预设。`));
 
   body.append(makeSectionTitle("反推预设"));
-  const taskOpts = xbrWidgetOptions(node, "task_preset");
+  const taskOpts = xbrFilterByLang(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.lang);
   if (taskOpts.length) body.append(field("反推预设", selectControl(taskOpts, draft.task_preset, (v) => { draft.task_preset = v; })));
   body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "带 * 的预设里 * 是必填占位符，由节点上的提示词框或外接「📝 提示词」填入。"));
 
   body.append(makeSectionTitle("追加设定（可留空）"));
   const ta = textareaControl(s.extra_system, (v) => { s.extra_system = v; },
     "width:100%;box-sizing:border-box;min-height:200px;resize:vertical;");
-  ta.placeholder = "追加在增强预设之后的额外要求（例：只输出一行、不要解释过程…）";
+  ta.placeholder = "追加在增强预设之后的额外要求，例：只输出一行、不要解释过程…";
   ta.spellcheck = false;
   body.append(ta);
 }
@@ -472,22 +504,26 @@ function xbrRenderHelp(body) {
     "  · 🖼️ 图像：外接图像 / 视频帧（LLM 反推：图 → 提示词）",
     "",
     "【输出端口】",
-    "  · 📝 提示词：最终提示词（未启用 LLM = 拼装好的提示词；启用 LLM = 设定词原样置顶 + LLM 增强后的正文）",
+    "  · 📝 提示词：最终提示词。未启用 LLM = 拼装好的提示词；启用 LLM = 设定词原封不动置顶 + LLM 增强后的正文",
+    "  · 🖼️ 空latent：第二位。按「空latent类型」生成，官方 latent_format 逐字段对齐",
     "  · 📋 提示词列表：按行拆分",
-    "  · 🧩 提示词设定：本次的提示词设定（增强预设 + 输出语言 + 追加设定）",
-    "  · 🖼️ 空latent：按「空latent类型」生成（官方 latent_format 逐字段对齐）",
+    "  · 🧩 提示词设定：本次的提示词设定，即增强预设 + 输出语言 + 追加设定",
     "",
     "【节点表面】",
     "  · 第 1 行按钮：🤖 LLM设置（唯一语言设置 / 后端 / 采样参数）｜ ✨ 增强预设（空latent类型 / 预设模式 / 增强预设 / 反推预设 / 追加设定）｜ 📖 使用说明",
     "  · 第 2 行按钮：8 个元素分类（点选项行加入/移除提示词，【添加详细描述】写补充说明）",
     "  · ✅ 启用 LLM 反推：关（默认）= 原「生图提示词预设」行为；开 = 图/文 → 提示词",
-    "  · 设定词：预设模式（三视图 / 四视图 / 背景纯透明）的设定文本，在「✨ 增强预设」弹窗里编辑；"
+    "  · 设定词：预设模式（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明）的设定文本，在「✨ 增强预设」弹窗里编辑；"
     + "改过的随节点保存，换模式 / 换语言不丢；输出时原封不动加在增强结果的顶端，也作为 LLM 的增强参考",
     "  · 提示词框右上角「📋 复制」；下方「参数设定显示」实时显示当前配置",
     "",
     "【保存】",
     "  · 弹窗底部：☑ 自动保存（默认开）+ 字号 + 界面缩放；「取消」丢弃未保存改动",
     "  · 配置随工作流保存；在线 API 的 Key 存在 ComfyUI user 目录，不进工作流",
+    "",
+    "【语言 / 思考过程】",
+    "  · 输出语言（🤖 LLM设置）是唯一语言设置：决定词表与设定词按哪种语言加载、增强预设与反推预设只列哪种语言的选项、最终提示词的语言",
+    "  · 🧠 过滤思考过程（🤖 LLM设置 → 指令推理，默认开）：系统提示词末尾追加「只输出最终提示词」硬规则；模型仍漏出思考过程时，自动剔掉思考标签、Final Output / 最终输出 之前的推理段与代码围栏",
   ];
   body.append(el("div", "font-size:12px;color:#bbb;line-height:1.9;white-space:pre-wrap;font-family:ui-monospace,Consolas,monospace;", lines.join("\n")));
 }
@@ -507,10 +543,13 @@ async function xbrOpenModal(node, panelId) {
     lang: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "output_lang") ?? ""), LANGS, LANGS[0]),
     kind: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "latent_kind") ?? ""), LATENT_KINDS, LATENT_KINDS[0]),
     mode: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "preset_mode") ?? ""), MODES, MODES[0]),
-    // 设定词（三视图/四视图/背景纯透明）：弹窗内草稿 + 「用户是否改过」标记
+    // 设定词（三视图/四视图/五视图/背景纯透明）：弹窗内草稿 + 「用户是否改过」标记
     presetText: String(xbrWidgetVal(node, "three_view_text") ?? ""),
     presetTouched: false,
   };
+  // 预设选项与输出语言对齐（旧工作流可能存着异语言的预设名）
+  draft.preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.preset, draft.lang);
+  draft.task_preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.task_preset, draft.lang);
 
   let apiSaved = null, providers = [XBR_DEFAULT_PROVIDER];
   if (panelId === "llm") {

js/xb_image_prompt_preset.js

@@ -2,7 +2,7 @@
  * XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设 — 前端面板
  * ============================================================
  * 节点：XB_ImagePromptPreset（后端 nodes_image_prompt_preset.py，V1 经典 API）
- * 表面：空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / （三视图预设句）/ 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量
+ * 表面：空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / （三视图/四视图/五视图预设句）/ 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量
  *       ＋ 节点提示词框 ＋ 8 个分类按钮（4 列 × 2 行）：🏷️ 风格 ｜ 🎥 视角 ｜ 👤 主体 ｜ 🎬 姿态 ｜ 👚 装扮 ｜ 🎒 道具 ｜ 💡 光影 ｜ 🏞️ 背景
  *       每个按钮一个面板，面板顶部「分类签」切子类；选项行整行可点（加入 → 变蓝 ✔ / 再点移除）
  *       道具类点行会先弹「与主体的关系」多宫格标签窗（30 个关系词）
@@ -32,8 +32,9 @@ const LANGS = [LANG_ZH, LANG_EN];
 const MODE_TP = "常规文生图";
 const MODE_3V = "人物三视图";
 const MODE_4V = "人物四视图";
+const MODE_5V = "人物五视图";
 const MODE_RGBA = "背景纯透明";
-const MODES = [MODE_TP, MODE_3V, MODE_4V, MODE_RGBA];
+const MODES = [MODE_TP, MODE_3V, MODE_4V, MODE_5V, MODE_RGBA];
 
 const ASPECT_MAP = { "1:1": 1, "16:9": 16 / 9, "9:16": 9 / 16, "4:3": 4 / 3, "3:4": 3 / 4, "21:9": 21 / 9 };
 const SIZE_STEP = 16;      // width/height 的兜底步长（实际以「空latent类型」的官方最小步长为准）
@@ -71,6 +72,10 @@ const PRESET_TEXT_DEFAULT = {
     [LANG_ZH]: "生成四宫格排列的角色概念设计图，画面左上角面板是角色面部的精细特写肖像，画面右上角面板是角色面部侧面的的精细特写肖像，画面左下角面板是无头部人物正面衣着展示图，画面右下角面板是人物背面全身站姿。",
     [LANG_EN]: "Generate a character concept design sheet arranged in a 2x2 grid, the top-left panel is a finely detailed close-up portrait of the character's face, the top-right panel is a finely detailed close-up profile portrait of the character's face, the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
   },
+  [MODE_5V]: {
+    [LANG_ZH]: "生成五宫格排列的角色概念设计图，画面左上角面板是角色面部的精细特写肖像，画面右上角面板是角色面部侧面的的精细特写肖像，画面下方左侧面板是无头部人物正面衣着展示图，画面下方中间面板是无头部人物侧面衣着展示图，画面下方右侧面板是人物背面全身站姿。",
+    [LANG_EN]: "Generate a character concept design sheet arranged in five panels, the top-left panel is a finely detailed close-up portrait of the character's face, the top-right panel is a finely detailed close-up profile portrait of the character's face, the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, the bottom-middle panel is a headless side-facing outfit display view, the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
+  },
   [MODE_RGBA]: {
     [LANG_ZH]: "生成一张具有透明度的 RGBA 格式图像，包含 Alpha 通道，背景为纯透明。",
     [LANG_EN]: "Generate an RGBA image with an alpha channel and a fully transparent background.",
@@ -83,7 +88,7 @@ const THREE_VIEW_DEFAULT = PRESET_TEXT_DEFAULT[MODE_3V];
 
 /**
  * ── 预设句（设定词）档案 ─────────────────────────────────────────────
- * 需求：预设模式（三视图 / 四视图 / 背景纯透明）的设定词可编辑，且**改过就存进节点、
+ * 需求：预设模式（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明）的设定词可编辑，且**改过就存进节点、
  *       换模式 / 换语言都不丢**（切换时取「存档 → 默认」，绝不把用户改过的冲掉）。
  * 存档位置 = manager_settings.preset_texts（JSON 字符串随工作流一起保存）：
  *   { "人物三视图|中文 [ZH]": "用户改过的设定词", … }   ← 只存与默认不同的那条
@@ -2677,7 +2682,7 @@ function setupNode(node) {
     try { node.setDirtyCanvas?.(true, true); } catch (_) {}
   };
 
-  // 预设句输入框：常规文生图以外的 3 个模式（三视图/四视图/背景纯透明）都显示（一次性隐藏/显示，不做任何 setSize，不会抖动）
+  // 预设句输入框：常规文生图以外的 4 个模式（三视图/四视图/五视图/背景纯透明）都显示（一次性隐藏/显示，不做任何 setSize，不会抖动）
   const applyPresetTextVisibility = () => {
     try {
       if (PRESET_TEXT_DEFAULT[surfaceOf().mode]) { showWidget(w3v); stylePresetTextBox(); } else hideWidget(w3v);

js/xb_image_prompt_preset_pro.js

@@ -2,7 +2,7 @@
  * XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设 — 前端面板
  * ============================================================
  * 节点：XB_ImagePromptPreset（后端 nodes_image_prompt_preset.py，V1 经典 API）
- * 表面：空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / （三视图预设句）/ 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量
+ * 表面：空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / （三视图/四视图/五视图预设句）/ 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量
  *       ＋ 节点提示词框 ＋ 8 个分类按钮（4 列 × 2 行）：🏷️ 风格 ｜ 🎥 视角 ｜ 👤 主体 ｜ 🎬 姿态 ｜ 👚 装扮 ｜ 🎒 道具 ｜ 💡 光影 ｜ 🏞️ 背景
  *       每个按钮一个面板，面板顶部「分类签」切子类；选项行整行可点（加入 → 变蓝 ✔ / 再点移除）
  *       道具类点行会先弹「与主体的关系」多宫格标签窗（30 个关系词）
@@ -33,8 +33,9 @@ const LANGS = [LANG_ZH, LANG_EN];
 const MODE_TP = "常规文生图";
 const MODE_3V = "人物三视图";
 const MODE_4V = "人物四视图";
+const MODE_5V = "人物五视图";
 const MODE_RGBA = "背景纯透明";
-const MODES = [MODE_TP, MODE_3V, MODE_4V, MODE_RGBA];
+const MODES = [MODE_TP, MODE_3V, MODE_4V, MODE_5V, MODE_RGBA];
 
 const ASPECT_MAP = { "1:1": 1, "16:9": 16 / 9, "9:16": 9 / 16, "4:3": 4 / 3, "3:4": 3 / 4, "21:9": 21 / 9 };
 const SIZE_STEP = 16;      // width/height 的兜底步长（实际以「空latent类型」的官方最小步长为准）
@@ -72,6 +73,10 @@ const PRESET_TEXT_DEFAULT = {
     [LANG_ZH]: "生成四宫格排列的角色概念设计图，画面左上角面板是角色面部的精细特写肖像，画面右上角面板是角色面部侧面的的精细特写肖像，画面左下角面板是无头部人物正面衣着展示图，画面右下角面板是人物背面全身站姿。",
     [LANG_EN]: "Generate a character concept design sheet arranged in a 2x2 grid, the top-left panel is a finely detailed close-up portrait of the character's face, the top-right panel is a finely detailed close-up profile portrait of the character's face, the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
   },
+  [MODE_5V]: {
+    [LANG_ZH]: "生成五宫格排列的角色概念设计图，画面左上角面板是角色面部的精细特写肖像，画面右上角面板是角色面部侧面的的精细特写肖像，画面下方左侧面板是无头部人物正面衣着展示图，画面下方中间面板是无头部人物侧面衣着展示图，画面下方右侧面板是人物背面全身站姿。",
+    [LANG_EN]: "Generate a character concept design sheet arranged in five panels, the top-left panel is a finely detailed close-up portrait of the character's face, the top-right panel is a finely detailed close-up profile portrait of the character's face, the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, the bottom-middle panel is a headless side-facing outfit display view, the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
+  },
   [MODE_RGBA]: {
     [LANG_ZH]: "生成一张具有透明度的 RGBA 格式图像，包含 Alpha 通道，背景为纯透明。",
     [LANG_EN]: "Generate an RGBA image with an alpha channel and a fully transparent background.",
@@ -84,7 +89,7 @@ const THREE_VIEW_DEFAULT = PRESET_TEXT_DEFAULT[MODE_3V];
 
 /**
  * ── 预设句（设定词）档案 ─────────────────────────────────────────────
- * 需求：预设模式（三视图 / 四视图 / 背景纯透明）的设定词可编辑，且**改过就存进节点、
+ * 需求：预设模式（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明）的设定词可编辑，且**改过就存进节点、
  *       换模式 / 换语言都不丢**（切换时取「存档 → 默认」，绝不把用户改过的冲掉）。
  * 存档位置 = manager_settings.preset_texts（JSON 字符串随工作流一起保存）：
  *   { "人物三视图|中文 [ZH]": "用户改过的设定词", … }   ← 只存与默认不同的那条
@@ -2693,7 +2698,7 @@ function setupNode(node) {
     try { node.setDirtyCanvas?.(true, true); } catch (_) {}
   };
 
-  // 预设句输入框：常规文生图以外的 3 个模式（三视图/四视图/背景纯透明）都显示（一次性隐藏/显示，不做任何 setSize，不会抖动）
+  // 预设句输入框：常规文生图以外的 4 个模式（三视图/四视图/五视图/背景纯透明）都显示（一次性隐藏/显示，不做任何 setSize，不会抖动）
   const applyPresetTextVisibility = () => {
     try {
       // Pro：设定词只在「✨ 增强预设」弹窗里编辑 → 节点表面始终隐藏（不把选项参数暴露在外面）
@@ -3057,7 +3062,7 @@ const XBR_INFERENCE_MODES_ = XBR_INFERENCE_MODES;
 function xbrLlmDefaults() {
   return {
     model: { model: "", mmproj: "None", chat_handler: "None", n_ctx: 8192, vram_limit: -1, image_min_tokens: 0, image_max_tokens: 0 },
-    run: { inference_mode: "one by one", max_frames: 24, max_size: 256, seed: 0, seed_control: "randomize", force_offload: false, save_states: false },
+    run: { inference_mode: "one by one", max_frames: 24, max_size: 256, seed: 0, seed_control: "randomize", force_offload: false, save_states: false, strip_thinking: true },
     params: {
       max_tokens: 6144, top_k: 40, top_p: 0.9, min_p: 0.05, typical_p: 1.0, temperature: 0.6,
       repeat_penalty: 1.12, frequency_penalty: 0.0, present_penalty: 0.0,
@@ -3087,6 +3092,7 @@ function xbrParseLlm(raw) {
   cfg.run.seed_control = xbrPick(r.seed_control, XBR_SEED_MODES, cfg.run.seed_control);
   cfg.run.force_offload = xbrFlag(r.force_offload, cfg.run.force_offload);
   cfg.run.save_states = xbrFlag(r.save_states, cfg.run.save_states);
+  cfg.run.strip_thinking = xbrFlag(r.strip_thinking, cfg.run.strip_thinking);   // 模型输出思考过程时自动过滤
 
   const p = (d.params && typeof d.params === "object") ? d.params : {};
   cfg.params.max_tokens = xbrInt(p.max_tokens, cfg.params.max_tokens, 0, 262144);
@@ -3135,7 +3141,7 @@ function xbrSaveJson(node, patch) {
   return cur;
 }
 
-/* ── 预设设定词（三视图 / 四视图 / 背景纯透明的设定文本）─────────────
+/* ── 预设设定词（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明的设定文本）─────────────
  * · 用户改过的按「模式|语言」存进节点（基础面板的 preset_texts 存档）；
  * · 弹窗读「存档 → 默认」，提交时同步写 widget + 存档。 */
 function xbrPresetStore(node) {
@@ -3146,6 +3152,28 @@ function xbrPresetTextFor(node, mode, lang) {
   return (t && String(t).trim()) ? t : (defaultPresetOf(mode, lang) || "");
 }
 
+/* ── 预设选项按「输出语言」过滤 ───────────────────────────────
+ * 预设名的语言标签形如 "Z-Image Turbo [ZH]" / "Normal - 描述 [EN]"；
+ * 输出语言选中文 → 增强预设 / 反推预设 只列 [ZH] 项，选英文 → 只列 [EN] 项。 */
+function xbrLangTagOf(v) {
+  const m = String(v == null ? "" : v).match(/[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i);
+  return m ? m[1].toUpperCase() : "";
+}
+function xbrFilterByLang(opts, lang) {
+  const want = xbrLangTagOf(lang);
+  if (!want) return opts.slice();
+  const hit = opts.filter((o) => xbrLangTagOf(o) === want);
+  return hit.length ? hit : opts.slice();      // 全无语言标签（老预设）→ 全量兜底
+}
+/** 语言变了：优先换到「同名的另一语言项」，否则取该语言第一项 */
+function xbrSnapPreset(opts, cur, lang) {
+  const list = xbrFilterByLang(opts, lang);
+  if (list.includes(cur)) return cur;
+  const base = String(cur == null ? "" : cur).replace(/\s*[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i, "").trim();
+  const same = list.find((o) => String(o).replace(/\s*[\[［](ZH|EN)[\]］]\s*$/i, "").trim() === base);
+  return same || list[0] || cur;
+}
+
 /* ── 在线 API（存 ComfyUI user 目录，Key 不进工作流）──────── */
 async function xbrApiGet() {
   const resp = await api.fetchApi(XBR_API_ENDPOINT);
@@ -3342,8 +3370,11 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     draft.lang = v;
     // 换语言 → 未在弹窗里改过设定词时，跟着取该语言的「存档 → 默认」
     if (!draft.presetTouched) draft.presetText = xbrPresetTextFor(node, draft.mode, v);
+    // 语言决定预设可选范围：增强预设 / 反推预设 自动换到同语言的同名项（没有则取该语言第一项）
+    draft.preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.preset, v);
+    draft.task_preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.task_preset, v);
   })));
-  body.append(xbrHint("本项是唯一的语言设置：① 元素词表 / 预设句按哪种语言加载　② LLM 反推最终输出的提示词是中文还是英文。其他地方不再有语言选项。"));
+  body.append(xbrHint("本项是唯一的语言设置：① 词表 / 设定词 / 预设句按哪种语言加载　② 增强预设与反推预设只列该语言的选项　③ 最终输出的提示词语言。"));
 
   body.append(makeSectionTitle("提示词增强反推（总开关在节点表面的「启用 LLM 反推」）"));
 
@@ -3356,7 +3387,7 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     const llm = s.model;
     const models = lists.model.length ? lists.model : (llm.model ? [llm.model] : []);
     if (!llm.model && models.length) llm.model = models[0];
-    body.append(field("强制卸载", checkboxControl(s.run.force_offload, "LLM 用完即卸载（释放显存）", (v) => { s.run.force_offload = v; })));
+    body.append(field("强制卸载", checkboxControl(s.run.force_offload, "LLM 用完即卸载，释放显存", (v) => { s.run.force_offload = v; })));
     if (models.length) body.append(field("模型", selectControl(models, llm.model, (v) => { llm.model = v; })));
     else body.append(field("模型", xbrTextControl(llm.model, "未找到本地 LLM 模型（.gguf 放到 models/LLM）", (v) => { llm.model = v; })));
     body.append(field("视觉模块 mmproj", selectControl(lists.mmproj.length ? lists.mmproj : ["None"], llm.mmproj, (v) => { llm.mmproj = v; })));
@@ -3386,7 +3417,7 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
     const a = draft.api || (draft.api = { ...XBR_API_DEFAULTS });
     body.append(field("服务商", selectControl(ctx.providers, a.provider, (v) => { a.provider = v; })));
     body.append(field("模型", xbrTextControl(a.model, XBR_API_DEFAULTS.model, (v) => { a.model = v; })));
-    body.append(field("API Key", xbrPasswordControl(a.api_key, "sk-…（保存在本地，不写入工作流）", (v) => { a.api_key = v; })));
+    body.append(field("API Key", xbrPasswordControl(a.api_key, "sk-… 保存在本地，不写入工作流", (v) => { a.api_key = v; })));
     body.append(field("Base URL", xbrTextControl(a.base_url, XBR_API_DEFAULTS.base_url, (v) => { a.base_url = v; })));
     body.append(field("temperature", xbrNumberControl(a.temperature, { min: 0, max: 2, step: 0.01 }, (v) => { a.temperature = v; })));
     body.append(field("max_tokens", xbrNumberControl(a.max_tokens, { min: 1, max: 262144, step: 1 }, (v) => { a.max_tokens = Math.round(v); })));
@@ -3402,8 +3433,13 @@ function xbrRenderLlm(body, node, draft, ctx) {
   body.append(field("推理模式", selectControl(XBR_INFERENCE_MODES, s.run.inference_mode, (v) => { s.run.inference_mode = v; })));
   body.append(field("最大帧数", xbrNumberControl(s.run.max_frames, { min: 2, max: 1024, step: 1 }, (v) => { s.run.max_frames = Math.round(v); })));
   body.append(field("最大尺寸", xbrNumberControl(s.run.max_size, { min: 128, max: 16384, step: 64 }, (v) => { s.run.max_size = Math.round(v); })));
-  body.append(field("保存对话状态", checkboxControl(s.run.save_states, "在内存中保留本次对话上下文（多轮连续反推）", (v) => { s.run.save_states = v; })));
+  body.append(field("保存对话状态", checkboxControl(s.run.save_states, "在内存中保留本次对话上下文，多轮连续反推", (v) => { s.run.save_states = v; })));
   body.append(field("状态 UID", xbrNumberControl(s.params.state_uid, { min: -1, max: 999999, step: 1 }, (v) => { s.params.state_uid = Math.round(v); })));
+  body.append(field("🧠 过滤思考过程", checkboxControl(s.run.strip_thinking,
+    "模型把「思考过程 / 推理段 / 工作流程」一起输出时，自动只保留最终提示词", (v) => { s.run.strip_thinking = v; })));
+  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.65;margin:2px 0 8px;",
+    "开启后＝① 系统提示词末尾追加「只输出最终提示词」硬规则　② 仍漏出思考时自动剔除思考标签、"
+    + "Final Output / 最终输出 标记之前的推理段与代码围栏（拿不到内容则原文保留）。"));
   body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "提示词正文在节点上的提示词框里编辑；「📝 提示词」端口接线后该框锁定。"));
 }
 
@@ -3421,7 +3457,7 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
     draft.presetText = xbrPresetTextFor(node, v, draft.lang);
     ctx.rerender();     // 有/无设定词的模式之间切换 → 重画「设定词」区
   })));
-  body.append(xbrHint("常规文生图 = 只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 = 最终提示词最顶端自动加上该模式的设定词。"));
+  body.append(xbrHint("常规文生图 = 只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 = 最终提示词最顶端自动加上该模式的设定词。"));
 
   // ── 设定词（预设模式对应的设定文本；只在弹窗里编辑，节点表面不显示）──
   const modeDef = defaultPresetOf(draft.mode, draft.lang);
@@ -3430,7 +3466,7 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
     if (!String(draft.presetText || "").trim()) draft.presetText = modeDef;
     const taP = textareaControl(draft.presetText, (v) => { draft.presetText = v; draft.presetTouched = true; },
       "width:100%;box-sizing:border-box;min-height:180px;resize:vertical;");
-    taP.placeholder = "该模式的设定词（改过的按「模式 + 语言」记进节点，换模式 / 换语言都不丢）";
+    taP.placeholder = "该模式的设定词；改过的按「模式 + 语言」记进节点，换模式 / 换语言都不丢";
     taP.spellcheck = false;
     body.append(taP);
     const taRow = el("div", "display:flex;align-items:center;gap:10px;margin:6px 0 4px;");
@@ -3449,19 +3485,20 @@ function xbrRenderPreset(body, node, draft, ctx) {
   }
 
   body.append(makeSectionTitle("增强预设（= 提示词设定 / system prompt）"));
-  const presetOpts = xbrWidgetOptions(node, "preset");
+  const presetOpts = xbrFilterByLang(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.lang);
   if (presetOpts.length) body.append(field("增强预设", selectControl(presetOpts, draft.preset, (v) => { draft.preset = v; })));
-  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "该预设内容即「🧩 提示词设定」输出的正文，同时作为 LLM 反推的系统提示词。"));
+  body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;",
+    `该预设内容即「🧩 提示词设定」输出的正文，同时作为 LLM 反推的系统提示词；只列与输出语言 ${draft.lang} 相符的预设。`));
 
   body.append(makeSectionTitle("反推预设"));
-  const taskOpts = xbrWidgetOptions(node, "task_preset");
+  const taskOpts = xbrFilterByLang(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.lang);
   if (taskOpts.length) body.append(field("反推预设", selectControl(taskOpts, draft.task_preset, (v) => { draft.task_preset = v; })));
   body.append(el("div", "font-size:11px;color:#888;line-height:1.6;margin:2px 0 8px;", "带 * 的预设里 * 是必填占位符，由节点上的提示词框或外接「📝 提示词」填入。"));
 
   body.append(makeSectionTitle("追加设定（可留空）"));
   const ta = textareaControl(s.extra_system, (v) => { s.extra_system = v; },
     "width:100%;box-sizing:border-box;min-height:200px;resize:vertical;");
-  ta.placeholder = "追加在增强预设之后的额外要求（例：只输出一行、不要解释过程…）";
+  ta.placeholder = "追加在增强预设之后的额外要求，例：只输出一行、不要解释过程…";
   ta.spellcheck = false;
   body.append(ta);
 }
@@ -3476,22 +3513,26 @@ function xbrRenderHelp(body) {
     "  · 🖼️ 图像：外接图像 / 视频帧（LLM 反推：图 → 提示词）",
     "",
     "【输出端口】",
-    "  · 📝 提示词：最终提示词（未启用 LLM = 拼装好的提示词；启用 LLM = 设定词原样置顶 + LLM 增强后的正文）",
+    "  · 📝 提示词：最终提示词。未启用 LLM = 拼装好的提示词；启用 LLM = 设定词原封不动置顶 + LLM 增强后的正文",
+    "  · 🖼️ 空latent：第二位。按「空latent类型」生成，官方 latent_format 逐字段对齐",
     "  · 📋 提示词列表：按行拆分",
-    "  · 🧩 提示词设定：本次的提示词设定（增强预设 + 输出语言 + 追加设定）",
-    "  · 🖼️ 空latent：按「空latent类型」生成（官方 latent_format 逐字段对齐）",
+    "  · 🧩 提示词设定：本次的提示词设定，即增强预设 + 输出语言 + 追加设定",
     "",
     "【节点表面】",
     "  · 第 1 行按钮：🤖 LLM设置（唯一语言设置 / 后端 / 采样参数）｜ ✨ 增强预设（空latent类型 / 预设模式 / 增强预设 / 反推预设 / 追加设定）｜ 📖 使用说明",
     "  · 第 2 行按钮：8 个元素分类（点选项行加入/移除提示词，【添加详细描述】写补充说明）",
     "  · ✅ 启用 LLM 反推：关（默认）= 原「生图提示词预设」行为；开 = 图/文 → 提示词",
-    "  · 设定词：预设模式（三视图 / 四视图 / 背景纯透明）的设定文本，在「✨ 增强预设」弹窗里编辑；"
+    "  · 设定词：预设模式（三视图 / 四视图 / 五视图 / 背景纯透明）的设定文本，在「✨ 增强预设」弹窗里编辑；"
     + "改过的随节点保存，换模式 / 换语言不丢；输出时原封不动加在增强结果的顶端，也作为 LLM 的增强参考",
     "  · 提示词框右上角「📋 复制」；下方「参数设定显示」实时显示当前配置",
     "",
     "【保存】",
     "  · 弹窗底部：☑ 自动保存（默认开）+ 字号 + 界面缩放；「取消」丢弃未保存改动",
     "  · 配置随工作流保存；在线 API 的 Key 存在 ComfyUI user 目录，不进工作流",
+    "",
+    "【语言 / 思考过程】",
+    "  · 输出语言（🤖 LLM设置）是唯一语言设置：决定词表与设定词按哪种语言加载、增强预设与反推预设只列哪种语言的选项、最终提示词的语言",
+    "  · 🧠 过滤思考过程（🤖 LLM设置 → 指令推理，默认开）：系统提示词末尾追加「只输出最终提示词」硬规则；模型仍漏出思考过程时，自动剔掉思考标签、Final Output / 最终输出 之前的推理段与代码围栏",
   ];
   body.append(el("div", "font-size:12px;color:#bbb;line-height:1.9;white-space:pre-wrap;font-family:ui-monospace,Consolas,monospace;", lines.join("\n")));
 }
@@ -3511,10 +3552,13 @@ async function xbrOpenModal(node, panelId) {
     lang: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "output_lang") ?? ""), LANGS, LANGS[0]),
     kind: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "latent_kind") ?? ""), LATENT_KINDS, LATENT_KINDS[0]),
     mode: xbrPick(String(xbrWidgetVal(node, "preset_mode") ?? ""), MODES, MODES[0]),
-    // 设定词（三视图/四视图/背景纯透明）：弹窗内草稿 + 「用户是否改过」标记
+    // 设定词（三视图/四视图/五视图/背景纯透明）：弹窗内草稿 + 「用户是否改过」标记
     presetText: String(xbrWidgetVal(node, "three_view_text") ?? ""),
     presetTouched: false,
   };
+  // 预设选项与输出语言对齐（旧工作流可能存着异语言的预设名）
+  draft.preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "preset"), draft.preset, draft.lang);
+  draft.task_preset = xbrSnapPreset(xbrWidgetOptions(node, "task_preset"), draft.task_preset, draft.lang);
 
   let apiSaved = null, providers = [XBR_DEFAULT_PROVIDER];
   if (panelId === "llm") {

locales/en/nodeDefs.json

@@ -357,7 +357,30 @@
     }
   },
   "XB_ImagePromptPresetPro": {
-    "display_name": "XB-BOX - 🖼️ Image Prompt Preset Pro"
+    "display_name": "XB-BOX - 🖼️ Image Prompt Preset Pro",
+    "description": "Image Prompt Preset + Prompt Enhance/Reverse fused: empty latent type + aspect params + 8-category element panel; optional LLM enhance/reverse (local model or online API, enhance preset / task preset / extra settings / sampling params). Outputs: prompt / prompt list / prompt settings / empty latent.",
+    "inputs": {
+      "latent_kind": { "name": "Empty Latent Type" },
+      "output_lang": { "name": "Output Language" },
+      "preset_mode": { "name": "Preset Mode" },
+      "three_view_text": { "name": "Preset Text (3/4/5-view / transparent)" },
+      "aspect_ratio": { "name": "Aspect Ratio" },
+      "width": { "name": "Width" },
+      "height": { "name": "Height" },
+      "batch_size": { "name": "Batch Size" },
+      "use_llm": { "name": "✅ Enable LLM Enhance" },
+      "backend": { "name": "LLM Backend" },
+      "preset": { "name": "Enhance Preset" },
+      "task_preset": { "name": "Reverse Preset" },
+      "text": { "name": "📝 Prompt" },
+      "images": { "name": "🖼️ Image" }
+    },
+    "outputs": {
+      "0": { "name": "📝 Prompt" },
+      "1": { "name": "�️ Empty Latent" },
+      "2": { "name": "📋 Prompt List" },
+      "3": { "name": "🧩 Prompt Settings" }
+    }
   },
   "XB_ImagePromptPreset": {
     "display_name": "XB-BOX - 🖼️ Image Prompt Preset",
@@ -365,7 +388,7 @@
       "output_lang": { "name": "Output Language" },
       "preset_mode": { "name": "Preset Mode" },
       "latent_kind": { "name": "Empty Latent Type" },
-      "three_view_text": { "name": "Preset Text (3-view/4-view/transparent)" },
+      "three_view_text": { "name": "Preset Text (3/4/5-view / transparent)" },
       "aspect_ratio": { "name": "Aspect Ratio" },
       "width": { "name": "Width" },
       "height": { "name": "Height" },

locales/zh/nodeDefs.json

@@ -5888,12 +5888,12 @@
   },
   "XB_ImagePromptPresetPro": {
     "display_name": "XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设Pro",
-    "description": "生图提示词预设 + 提示词增强反推 融合：空latent类型/画幅参数 + 8 大类元素面板拼装提示词；可选 LLM 反推（本地模型或在线 API，增强预设 / 反推预设 / 追加设定 / 采样参数 / 生成后控制）。输出：提示词 / 提示词列表 / 提示词设定 / 空latent。",
+    "description": "生图提示词预设 + 提示词增强反推 融合：空latent类型/画幅参数 + 8 大类元素面板拼装提示词；可选 LLM 反推（本地模型或在线 API，增强预设 / 反推预设 / 追加设定 / 采样参数 / 生成后控制）。输出：提示词 / 空latent / 提示词列表 / 提示词设定。",
     "inputs": {
       "latent_kind": { "name": "空latent类型" },
       "output_lang": { "name": "输出语言" },
       "preset_mode": { "name": "预设模式" },
-      "three_view_text": { "name": "预设句（三视图/四视图/透明背景）" },
+      "three_view_text": { "name": "预设句（三/四/五视图·透明背景）" },
       "aspect_ratio": { "name": "画幅比例" },
       "width": { "name": "宽度" },
       "height": { "name": "高度" },
@@ -5907,9 +5907,9 @@
     },
     "outputs": {
       "0": { "name": "📝 提示词" },
-      "1": { "name": "📋 提示词列表" },
-      "2": { "name": "🧩 提示词设定" },
-      "3": { "name": "🖼️ 空latent" }
+      "1": { "name": "�️ 空latent" },
+      "2": { "name": "📋 提示词列表" },
+      "3": { "name": "🧩 提示词设定" }
     }
   },
   "XB_ImagePromptPreset": {
@@ -5918,7 +5918,7 @@
       "output_lang": { "name": "输出语言" },
       "preset_mode": { "name": "预设模式" },
       "latent_kind": { "name": "空latent类型" },
-      "three_view_text": { "name": "预设句（三视图/四视图/透明背景）" },
+      "three_view_text": { "name": "预设句（三/四/五视图·透明背景）" },
       "aspect_ratio": { "name": "画幅比例" },
       "width": { "name": "宽度" },
       "height": { "name": "高度" },

nodes_image_prompt_preset.py

@@ -3,7 +3,7 @@
 一个节点顶替「提示词输入框 + 画幅比例节点 + 官方空 latent」三件套：
 
 · 表面参数（顺序 = 节点上从上到下的显示顺序）：
-    空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / 预设句（三视图·四视图·背景纯透明 三个模式显示）
+    空latent类型 / 输出语言 / 预设模式 / 预设句（三视图·四视图·五视图·背景纯透明 四个模式显示）
     / 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量
   —— 画幅比例 + 步长锁定 + 比例联动 100% 复刻本包「XB-BOX - 🖼️ 图片参数大全」
      （去掉强度(小数)/强度(整数)/缩放尺寸三项）
@@ -11,7 +11,7 @@
      🏷️ 风格 ｜ 🎥 视角 ｜ 👤 主体 ｜ 🎬 姿态 ｜ 👚 装扮 ｜ 🎒 道具 ｜ 💡 光影 ｜ 🏞️ 背景
      每个按钮打开**该分类**的独立面板；面板顶部「分类签」切换子类
      （例：风格 → 真人/动画/3D/绘画插画/特殊风格），选项行 = ➕ ➖ 选项名 添加详细描述
-· 输出①「提示词」= 预设句（人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明；常规文生图无预设句）+ 正文（节点提示词框 ↔ 面板预览框双向同步）
+· 输出①「提示词」= 预设句（人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明；常规文生图无预设句）+ 正文（节点提示词框 ↔ 面板预览框双向同步）
 · 输出②「空latent」= 主流模型直接可用的空 latent（选项名 = 模型名，规格按官方 latent_format；
   通道数 / 下采样除数 / 步长 / 上下限 / batch 上限 / downscale 元数据逐项对齐）：
      · Z-image   16 通道 · /8   · 步长 16  （官方 latent_format = Flux）
@@ -52,20 +52,23 @@ MAX_RESOLUTION = int(getattr(nodes, "MAX_RESOLUTION", 16384) or 16384)
 
 # ── 面板枚举（字符串即存储值，前端面板与后端按同一份字符串对齐） ────────────
 OUTPUT_LANGS = ["中文 [ZH]", "英文 [EN]"]
-PRESET_MODES = ["常规文生图", "人物三视图", "人物四视图", "背景纯透明"]
+PRESET_MODES = ["常规文生图", "人物三视图", "人物四视图", "人物五视图", "背景纯透明"]
 
 LANG_ZH = OUTPUT_LANGS[0]
 MODE_TEXT2IMG = PRESET_MODES[0]
 MODE_THREE_VIEW = PRESET_MODES[1]
 MODE_FOUR_VIEW = PRESET_MODES[2]
-MODE_TRANSPARENT = PRESET_MODES[3]
+MODE_FIVE_VIEW = PRESET_MODES[3]
+MODE_TRANSPARENT = PRESET_MODES[4]
 
 # ── 主流模型的空 latent 规格表（逐项抄自 ComfyUI：comfy/latent_formats.py + 官方空 latent 节点）──
 # 选项文字 = 模型名（干净，不带专业参数；细节放 tooltip 与日志）；规格仍完整保留以保证对得上模型：
-#   每行： (选项名, 通道数, 下采样除数_h, _w, 尺寸步长, 最小, 最大, batch上限, downscale_ratio_spacial)#   · 尺寸步长 = 各模型**官方最小步长**（= 下采样 × patch2）：
+#   每行： (选项名, 通道数, 下采样除数_h, _w, 尺寸步长, 最小, 最大, batch上限, downscale_ratio_spacial)
+#   · 尺寸步长 = 各模型**官方最小步长**（= 下采样 × patch2）：
 #     Anima/Boogu/SDXL = 8（/8）、Flux2 = 16（/16）、Krea2/SD3/Z-image = 16（/8×patch2）、
 #     Qwen-image = 32（用户指定：Qwen 系工作流习惯锁 32）、Hunyuan = 32（/32）。
-#     不做全局统一的 32，避免把 1080 这类尺寸无谓地顶到 1088。#   · downscale_ratio_spacial = 官方 EmptyLatentImage/EmptySD3 带回的元数据（供
+#     不做全局统一的 32，避免把 1080 这类尺寸无谓地顶到 1088。
+#   · downscale_ratio_spacial = 官方 EmptyLatentImage/EmptySD3 带回的元数据（供
 #     comfy/sample.py:fix_empty_latent_channels 判断是否需要缩放尺寸）
 _OFFICIAL_LATENT_ROWS = [
     ("Anima",       16, 8,  8,  8,  16, MAX_RESOLUTION, 4096, 8),
@@ -92,7 +95,7 @@ LATENT_KIND_SPEC = {
 DEFAULT_LATENT_KIND = "Z-image"
 # 各预设模式的默认预设句（可编辑字段 three_view_text 的默认值）：按「预设模式 × 输出语言」给。
 # · 常规文生图 = 无预设句（原样输出正文，用户完全可控）
-# · 人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 = 成句时自动把预设句拼在正文前（中文「。」/英文 ". "）
+# · 人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 = 成句时自动把预设句拼在正文前（中文「。」/英文 ". "）
 PRESET_TEXT = {
     MODE_THREE_VIEW: {
         LANG_ZH: "生成平行排列的角色概念设计图，画面从左到右由四个独立面板组成："
@@ -115,11 +118,24 @@ PRESET_TEXT = {
                          "the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, "
                          "the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
     },
+    MODE_FIVE_VIEW: {
+        LANG_ZH: "生成五宫格排列的角色概念设计图，画面左上角面板是角色面部的精细特写肖像，"
+                 "画面右上角面板是角色面部侧面的的精细特写肖像，"
+                 "画面下方左侧面板是无头部人物正面衣着展示图，画面下方中间面板是无头部人物侧面衣着展示图，"
+                 "画面下方右侧面板是人物背面全身站姿。",
+        OUTPUT_LANGS[1]: "Generate a character concept design sheet arranged in five panels, "
+                         "the top-left panel is a finely detailed close-up portrait of the character's face, "
+                         "the top-right panel is a finely detailed close-up profile portrait of the character's face, "
+                         "the bottom-left panel is a headless front-facing outfit display view, "
+                         "the bottom-middle panel is a headless side-facing outfit display view, "
+                         "the bottom-right panel is a full-body back standing pose.",
+    },
     MODE_TRANSPARENT: {
         LANG_ZH: "生成一张具有透明度的 RGBA 格式图像，包含 Alpha 通道，背景为纯透明。",
         OUTPUT_LANGS[1]: "Generate an RGBA image with an alpha channel and a fully transparent background.",
     },
 }
+
 # 兼容旧引用（三视图预设句）
 THREE_VIEW_TEXT = PRESET_TEXT[MODE_THREE_VIEW]
 
@@ -322,7 +338,7 @@ def build_empty_latent(latent_kind, width, height, batch_size=1):
 # 提示词拼装
 # ============================================================================
 def build_prompt(lang, preset_mode, three_view_text, body):
-    """预设句（人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明） + 正文，按输出语言使用合适的分句符。
+    """预设句（人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明） + 正文，按输出语言使用合适的分句符。
 
     正文 = 节点表面提示词框（也等于面板预览框，两者双向同步）。
     常规文生图：预设句不参与 → 原样输出正文（保持用户完全可控）。
@@ -347,7 +363,7 @@ def build_prompt(lang, preset_mode, three_view_text, body):
 class XB_ImagePromptPreset:
     """XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设：画幅参数 + 提示词拼装 + 官方空 latent 一体化。
 
-    · 表面参数顺序 = 输出语言 / 预设模式 / 空latent类型 / 预设句（三视图·四视图·背景纯透明 显示）
+    · 表面参数顺序 = 输出语言 / 预设模式 / 空latent类型 / 预设句（三视图·四视图·五视图·背景纯透明 显示）
       / 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量；
     · 「提示词」输出 = 预设句（人物三视图）+ 节点提示词框正文；
     · 「空latent」输出 = 官方空 latent（见 LATENT_KINDS，共 9 种，逐字段对齐，选项按首字母排列）。
@@ -374,12 +390,12 @@ class XB_ImagePromptPreset:
                 "preset_mode": (list(PRESET_MODES), {
                     "default": PRESET_MODES[0],
                     "tooltip": "预设模式：常规文生图=只输出正文（完全可控）；"
-                               "人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 = 成句自动在正文前加对应预设句"
+                               "人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 = 成句自动在正文前加对应预设句"
                                "（下方预设句框仅这三个模式显示，切模式时未改过的默认句会自动跟随）",
                 }),
                 "three_view_text": ("STRING", {
                     "default": THREE_VIEW_TEXT[LANG_ZH], "multiline": True,
-                    "tooltip": "预设句 / 设定词（人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 三个模式生效；常规文生图时本框自动隐藏）\n"
+                    "tooltip": "预设句 / 设定词（人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 四个模式生效；常规文生图时本框自动隐藏）\n"
                                "· 用户改过的设定词按「模式 + 语言」存进本节点（换模式 / 换语言都不会丢）；\n"
                                "· 最终提示词输出时它会被原封不动加在正文最顶端",
                 }),
@@ -407,7 +423,7 @@ class XB_ImagePromptPreset:
                 "internal_prompt": ("STRING", {
                     "default": "", "multiline": True,
                     "tooltip": "节点内编辑的提示词正文（与元素面板的预览框双向同步，随工作流保存）。"
-                               "人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明模式下，本字段前面会自动拼上对应预设句",
+                               "人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明模式下，本字段前面会自动拼上对应预设句",
                 }),
                 "manager_settings": ("STRING", {
                     "default": "", "multiline": True,
@@ -465,7 +481,7 @@ class XB_ImagePromptPreset:
 __all__ = [
     "XB_ImagePromptPreset",
     "ASPECT_RATIO_OPTIONS", "ASPECT_RATIO_MAP", "SIZE_STEP", "SIZE_MIN", "MAX_RESOLUTION",
-    "BATCH_MAX", "OUTPUT_LANGS", "PRESET_MODES", "PRESET_TEXT", "THREE_VIEW_TEXT",
+    "BATCH_MAX", "MODE_FIVE_VIEW", "OUTPUT_LANGS", "PRESET_MODES", "PRESET_TEXT", "THREE_VIEW_TEXT",
     "LATENT_KINDS", "LATENT_KIND_SPEC", "DEFAULT_LATENT_KIND", "ELEMENT_CATEGORIES",
     "default_settings", "parse_settings", "round_step", "normalize_size",
     "latent_kind_spec", "latent_step_of", "latent_shape_of",

nodes_image_prompt_preset_pro.py

@@ -5,7 +5,7 @@ XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设Pro
 
 ① 生图预设（原节点全部能力）
    · 空latent类型（9 种主流模型，逐字段对齐官方 latent_format）
-   · 输出语言 / 预设模式 / 设定词（三视图·四视图·背景纯透明）
+   · 输出语言 / 预设模式 / 设定词（三视图·四视图·五视图·背景纯透明）
        - 设定词既作为 LLM 的**增强参考**，也（启用 LLM 时）被**原封不动**加在最终提示词最顶端；
        - 用户改过的设定词按「模式 + 语言」存在本节点里，换模式 / 换语言都不会丢。
    · 画幅比例 / 宽度 / 高度 / 生成数量（步长按模型官方最小步长 8/16/32 + 比例联动）
@@ -22,7 +22,7 @@ XB-BOX - 🖼️ 生图提示词预设Pro
    · 关（默认）= 原「生图提示词预设」行为：只输出拼装好的提示词 + 空latent（不加载模型、不调 API）
    · 开 = 把（外接「提示词」端口 或 节点上拼装好的提示词）+ 外接「图像」交给 LLM 反推
 
-输出：提示词（最终）/ 提示词列表 / 提示词设定 / 空latent
+输出：提示词（最终）/ 空latent / 提示词列表 / 提示词设定
 （两个旧节点全部保留，本节点只是融合超集）
 
 CATEGORY: XB_ToolBox/Image_Params
@@ -38,11 +38,13 @@ from .nodes_llama import (
     preset_tags,
 )
 from .nodes_llama_prompt_reverse import (
+    OUTPUT_FORMAT_HINT,
     _LANG_HINT,
     _OUTPUT_LANGS,
     _SEED_MAX,
     build_api_config,
     parse_settings as parse_llm_settings,
+    strip_reasoning,
 )
 from .nodes_image_prompt_preset import (
     ASPECT_RATIO_OPTIONS,
@@ -102,10 +104,11 @@ def _next_seed(seed, mode):
 
 
 def _build_system_prompt(preset, extra, output_lang, preset_text=""):
-    """提示词设定 = 增强预设 + 输出语言 + 设定词参考 + 追加设定
+    """提示词设定 = 增强预设 + 输出语言 + 设定词参考 + 追加设定 + 只输出最终提示词的硬规则
 
     `preset_text`（预设模式的设定词）只作为**增强参考**告诉 LLM：它会被节点原样置顶到最终提示词，
     禁止在正文里重复 / 改写它。
+    最后追加 `OUTPUT_FORMAT_HINT`（最高优先级）——专治模型把思考过程 / 步骤 / 说明一起输出。
     """
     parts = [XB_llamaPromptEnhancer().main(preset)[0] or ""]
     parts.append(_LANG_HINT.get(output_lang, _LANG_HINT[_OUTPUT_LANGS[0]]))
@@ -115,6 +118,7 @@ def _build_system_prompt(preset, extra, output_lang, preset_text=""):
     extra = (extra or "").strip()
     if extra:
         parts.append(extra)
+    parts.append(OUTPUT_FORMAT_HINT)                 # 放最后 = 最显眼（用户要求：不要思考过程）
     return "\n\n".join([p for p in parts if p])
 
 
@@ -154,11 +158,11 @@ class XB_ImagePromptPresetPro:
                 }),
                 "preset_mode": (list(PRESET_MODES), {
                     "default": PRESET_MODES[0],
-                    "tooltip": "预设模式：常规文生图=只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 = 自动在正文前加预设句",
+                    "tooltip": "预设模式：常规文生图=只输出正文；人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 = 自动在正文前加预设句",
                 }),
                 "three_view_text": ("STRING", {
                     "default": THREE_VIEW_TEXT[DEFAULT_LANG], "multiline": True,
-                    "tooltip": "预设模式的设定词（人物三视图 / 人物四视图 / 背景纯透明 三个模式生效；常规文生图时自动隐藏）\n"
+                    "tooltip": "预设模式的设定词（人物三视图 / 人物四视图 / 人物五视图 / 背景纯透明 四个模式生效；常规文生图时自动隐藏）\n"
                                "· 最终提示词输出时它会被【原封不动】加在最顶端；\n"
                                "· 用户改过的设定词按「模式 + 语言」存进本节点（换模式 / 换语言都不会丢）；\n"
                                "· 启用 LLM 时它作为增强参考交给 LLM（LLM 只增强正文，不改写它）",
@@ -227,14 +231,14 @@ class XB_ImagePromptPresetPro:
             },
         }
 
-    RETURN_TYPES = ("STRING", "STRING", "STRING", "LATENT")
-    RETURN_NAMES = ("提示词", "提示词列表", "提示词设定", "空latent")
-    OUTPUT_IS_LIST = (False, True, False, False)
+    RETURN_TYPES = ("STRING", "LATENT", "STRING", "STRING")
+    RETURN_NAMES = ("提示词", "空latent", "提示词列表", "提示词设定")
+    OUTPUT_IS_LIST = (False, False, True, False)
     FUNCTION = "generate"
     CATEGORY = "XB_ToolBox/Image_Params"
     DESCRIPTION = ("生图提示词预设Pro：生图预设（空latent类型/输出语言/预设模式/画幅参数 + 8 大类元素面板提示词拼装）"
                    "＋ LLM 提示词增强反推（本地模型或在线 API、增强预设、反推预设、追加设定、采样参数、生成后控制）。"
-                   "「启用 LLM 反推」关 = 原预设行为；开 = 图/文 → 提示词。输出：提示词 / 提示词列表 / 提示词设定 / 空latent。")
+                   "「启用 LLM 反推」关 = 原预设行为；开 = 图/文 → 提示词。输出：提示词 / 空latent / 提示词列表 / 提示词设定。")
 
     @classmethod
     def IS_CHANGED(cls, manager_settings="", **kwargs):
@@ -313,8 +317,13 @@ class XB_ImagePromptPresetPro:
                 images=images,
                 queue_handler=None,
             )
-            # ④c 设定词**原封不动**加在增强结果最顶端（与未启用 LLM 时的成句规则完全一致）
-            final_prompt = build_prompt(output_lang, preset_mode, three_view_text, out1 or "")
+            # ④c 思考过程过滤（模型无视规则、把推理段一起输出时只留最终提示词）
+            raw_out = out1 or ""
+            body_out = strip_reasoning(raw_out) if run.get("strip_thinking", True) else raw_out
+            if body_out != raw_out.strip():
+                print(f"[XB-生图预设Pro] 🧠 已过滤思考过程：{len(raw_out)} 字 → {len(body_out)} 字")
+            # ④d 设定词**原封不动**加在增强结果最顶端（与未启用 LLM 时的成句规则完全一致）
+            final_prompt = build_prompt(output_lang, preset_mode, three_view_text, body_out)
         else:
             # 原「🖼️ 生图提示词预设」行为：直接输出拼装好的提示词
             final_prompt = base_prompt
@@ -338,7 +347,7 @@ class XB_ImagePromptPresetPro:
         }
         if use_llm and next_seed is not None:
             ui["seed"] = [next_seed]   # 前端回写到 manager_settings.llm.run.seed（仅 LLM 采样时才推进种子）
-        return {"ui": ui, "result": (final_prompt, prompt_list, full_system or "", latent)}
+        return {"ui": ui, "result": (final_prompt, latent, prompt_list, full_system or "")}
 
 
 NODE_CLASS_MAPPINGS = {

nodes_llama_prompt_reverse.py

@@ -23,6 +23,7 @@ CATEGORY: XB-llama
 import json
 import os
 import random
+import re
 
 import folder_paths
 from aiohttp import web
@@ -141,6 +142,7 @@ DEFAULT_SETTINGS = {
     "run": {
         "inference_mode": "one by one", "max_frames": 24, "max_size": 256,
         "seed": 0, "seed_control": "randomize", "force_offload": False, "save_states": False,
+        "strip_thinking": True,   # 模型把「思考过程 / 推理段」一起输出时，只保留最终提示词
     },
     # 推理参数（原「⚙️ 推理参数」）
     "params": {
@@ -166,6 +168,88 @@ _LANG_HINT = {
     "英文 [EN]": "【Output language】Always respond in English.",
 }
 
+# 「只输出最终提示词」硬规则：拼在系统提示词最后，专治模型把思考过程/步骤/说明一起输出
+OUTPUT_FORMAT_HINT = (
+    "【输出格式（最高优先级，凌驾于以上所有说明）】\n"
+    "直接输出最终提示词本身，不要输出思考过程、推理步骤、分析、工作流程、小标题、编号列表、"
+    "对以上说明的复述、代码块围栏（```），也不要任何开场白、总结或解释。"
+)
+
+# ── 思考过程过滤（模型无视上面的规则、把推理段一起吐出来时的兜底）──────────────
+_THINK_BLOCK_RE = re.compile(r"<(thinking|think|analysis|reasoning)\b[^>]*>.*?</\1>", re.S | re.I)
+_THINK_CLOSE_RE = re.compile(r"</(thinking|think|analysis|reasoning)>", re.I)
+_THINK_HEADERS = ("thinking process", "think process", "reasoning process", "chain of thought",
+                  "思考过程", "推理过程", "分析过程", "思维过程", "思路如下", "先分析")
+_ANSWER_MARKERS = ("final output", "final answer", "final prompt",
+                   "最终输出", "最终答案", "最终提示词", "最终结果", "成品提示词", "输出结果")
+
+
+def _looks_like_reasoning(block):
+    """判断一个段落块像「推理 / 草稿 / 清单」而不是成品提示词"""
+    b = block.strip()
+    if not b:
+        return False
+    if b.startswith(("*", "_", "-", ">", "#", "```", "|")):
+        return True
+    if re.match(r"^\**(?:\d+[\.\、\)）]|[-*•])\s*\**", b):
+        return True
+    if "**" in b and len(b) < 400:
+        return True
+    if re.match(r"^\**[^。！？\n]{0,30}[：:]\**\s*$", b):
+        return True
+    return False
+
+
+def strip_reasoning(text):
+    """丢掉模型输出里的「思考过程」，只留最终提示词。
+
+    ① 显式思考块 <thinking>…</thinking> / <analysis>…</analysis> → 删；只有闭合标签 → 取其后的内容
+    ② 显式「最终输出 / Final Output」标记 → 取最后一个标记之后的正文
+    ③ 开头是思考标题（Thinking Process / 思考过程…）→ 从尾部往回收集「成品段落」，丢掉前面的推理段
+    ④ 去掉整段代码围栏，并去掉首尾空白
+    任何一步拿不到内容都回退原文（绝不把结果清空）。
+    """
+    raw = text if isinstance(text, str) else ""
+    s = raw.strip()
+    if not s:
+        return raw
+    original = s
+
+    s2 = _THINK_BLOCK_RE.sub("", s)                     # ①
+    closes = list(_THINK_CLOSE_RE.finditer(s2))
+    if closes:
+        s2 = s2[closes[-1].end():]
+    s = s2.strip() or s
+
+    low = s.lower()                                      # ②
+    best, hit_len = -1, 0
+    for marker in _ANSWER_MARKERS:
+        i = low.rfind(marker)
+        if i > best:
+            best, hit_len = i, len(marker)
+    if best >= 0:
+        tail = s[best + hit_len:]
+        nl = tail.find("\n")
+        if nl >= 0:
+            tail = tail[nl + 1:]
+        tail = tail.lstrip("：:　 \t-—").strip()      # 支持「最终输出：xxx」同行写法
+        if tail:
+            s = tail
+
+    head = s[:400].lower()                               # ③
+    if any(h in head for h in _THINK_HEADERS):
+        blocks = [b for b in re.split(r"\n\s*\n", s) if b.strip()]
+        keep = []
+        for b in reversed(blocks):
+            if _looks_like_reasoning(b):
+                break
+            keep.append(b)
+        if keep:
+            s = "\n\n".join(reversed(keep)).strip()
+
+    s = re.sub(r"^```[a-zA-Z]*\s*|\s*```$", "", s.strip()).strip()   # ④
+    return s or original
+
 
 def _num(value, default, lo=None, hi=None):
     try:
@@ -237,6 +321,7 @@ def parse_settings(raw):
     rd["seed_control"] = _pick(r.get("seed_control"), _SEED_MODES, rd["seed_control"])
     rd["force_offload"] = _bool(r.get("force_offload"), rd["force_offload"])
     rd["save_states"] = _bool(r.get("save_states"), rd["save_states"])
+    rd["strip_thinking"] = _bool(r.get("strip_thinking"), rd["strip_thinking"])
 
     p = data.get("params") if isinstance(data.get("params"), dict) else {}
     pd = out["params"]