一、为什么你的AI绘画效果不理想？
很多用户在使用文生图工具（如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相）时，常常遇到画面模糊、风格混乱、细节缺失等问题。根本原因往往在于提示词不够精准，或缺乏对模型输出机制的理解。
二、构建高效Prompt的四大要素
一个优秀的AI绘画提示词应包含以下四个关键部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）；
- 细节增强词：提升画质（如“8k resolution, ultra-detailed, sharp focus”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“blurry, deformed hands, low quality”）。
三、实战案例：生成一张东方奇幻插画
目标：绘制一位站在云雾缭绕山巅的仙侠少女，背景有飞鹤与古建筑。
推荐Prompt：
masterpiece, best quality, 8k, intricate details, ethereal lighting, a young woman in flowing xianxia robes standing on a misty mountain peak, traditional Chinese architecture in the distance, cranes flying through clouds, soft pastel colors, fantasy landscape, by Artgerm and WLOP Negative prompt: lowres, bad anatomy, extra fingers, blurry, text
四、风格控制技巧
1. 使用艺术家名字引导风格
如“in the style of Makoto Shinkai”可生成新海诚式的光影与色彩。
2. 混合多种风格
例如：“cyberpunk meets ukiyo-e”（赛博朋克 × 浮世绘），但需注意风格冲突可能导致画面混乱，建议逐步测试。
3. 利用LoRA或ControlNet（进阶）
若你使用本地部署的Stable Diffusion，可通过LoRA微调模型，或用ControlNet精确控制构图与姿态。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词堆砌过多 → ✅ 聚焦核心元素，优先级排序；
- ❌ 忽略分辨率与采样步数 → ✅ 建议steps=25~30，CFG scale=7~9；
- ❌ 不使用负面提示 → ✅ 显著减少畸形手、多余肢体等常见问题。
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解、调试与创意结合的过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能从“随机出图”迈向“精准创作”。
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