一、为什么你的AI绘画总是“翻车”？
很多初学者在使用文生图工具（如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相）时，常遇到画面混乱、风格不符、细节失真等问题。根本原因往往不是模型不好，而是提示词（Prompt）写得不够精准。
二、高质量Prompt的四大核心要素
一个有效的AI绘画提示词应包含以下四个维度：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 艺术风格：指定风格（如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克插画”）；
- 画面细节：包括光线、构图、色彩、材质等（如“柔光、浅景深、丝绸质感”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多手指”）。
三、实战案例：生成一张东方幻想风插画
目标：绘制一位站在樱花树下的古风少女，背景是朦胧山水，整体氛围宁静唯美。
正向Prompt示例：
a beautiful Chinese girl in traditional hanfu, standing under blooming cherry blossoms, soft pastel colors, misty mountain background, ethereal lighting, delicate facial features, anime illustration style, by Makoto Shinkai and Ilya Kuvshinov, 8k resolution
负向Prompt示例：
blurry, low quality, extra fingers, distorted face, modern clothing, photorealistic, western architecture
通过这样的结构化提示，AI能更准确地理解你的创作意图，大幅减少“跑偏”概率。
四、风格控制的关键技巧
1. 引用具体艺术家或作品
与其说“动漫风格”，不如写“by Kyoto Animation”或“in the style of Ghost in the Shell”。模型对知名艺术家/工作室的风格有更强的学习关联。
2. 使用风格关键词组合
例如：watercolor painting + ukiyo-e + fantasy 可融合浮世绘与水彩的奇幻感。
3. 调整CFG Scale与采样步数
CFG值过高（如>12）会让画面僵硬，过低（如<5）则偏离提示。建议7–9之间平衡创意与控制。采样步数20–30通常足够。
五、进阶：用LoRA或ControlNet提升一致性
若需角色或场景高度一致（如制作漫画分镜），可结合：
- LoRA模型：微调特定人物或风格；
- ControlNet：通过线稿、深度图或姿态图引导生成。
六、常见误区与优化建议
- ❌ 堆砌过多形容词 → ✅ 聚焦关键特征；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除干扰项；
- ❌ 一次生成就定稿 → ✅ 多轮迭代+局部重绘（Inpainting）。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是一门人机协作的艺术。掌握提示工程、理解模型特性、不断测试优化，你才能真正驾驭AI，创作出兼具美感与个性的插画作品。
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