一、为什么你的AI图片总是“翻车”？
许多用户在使用Stable Diffusion、Midjourney或DALL·E等AI绘画工具时，常遇到生成结果与预期不符的问题——人物畸形、风格混乱、细节模糊。根本原因往往在于提示词（Prompt）不够精准，或对模型的理解不足。
二、高质量Prompt的黄金结构
一个有效的AI绘画提示词通常包含以下5个核心要素：
- 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“吉卜力动画风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）
- 细节修饰：包括表情、姿势、服装纹理、光影等（如“微笑，长发飘动，丝绸质感”）
- 环境与背景：如“樱花树下，黄昏光线”
- 技术参数提示：如“8k, 超高细节, 锐利焦点”（部分平台支持）
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机且低质
✅ 精准提示：“一位18岁东亚少女，身穿红色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，柔光黄昏，吉卜力工作室动画风格，8k高清细节”
三、风格控制的关键技巧
不同AI模型对风格关键词的响应差异较大。以下是通用策略：
- 引用知名艺术家或作品：如“by Makoto Shinkai”（新海诚）、“in the style of Van Gogh”
- 使用平台特定标签：Midjourney支持--v 6.0、--style raw；Stable Diffusion可加载LoRA模型
- 避免风格冲突：不要同时写“写实摄影”和“卡通渲染”，除非你想要混合效果
四、常见误区与优化建议
- 误区1：堆砌关键词 → 过多无关词会稀释重点。建议控制在50–100词内，优先级排序。
- 误区2：忽略负面提示（Negative Prompt） → 添加如“blurry, deformed hands, extra fingers”可显著提升质量。
- 误区3：不迭代测试 → 优质图片往往需3–5轮微调。记录每次修改，建立自己的Prompt库。
五、实战案例：电商产品图生成
假设你要为一款智能手表生成宣传图：
“A sleek smartwatch on a wrist, minimalist design, matte black titanium case, OLED display showing health stats, soft studio lighting, product photography style, shallow depth of field, 8k --ar 16:9 --v 6.0”
配合负面提示：ugly, distorted, low-res, watermark, text
六、进阶工具推荐
- PromptHero / Lexica：搜索他人成功Prompt
- Text2Img.Pro：支持中文Prompt直接生成，内置风格模板
- ControlNet（Stable Diffusion插件）：通过线稿或深度图精确控制构图
结语
AI绘画不是“输入即完美”，而是人机协作的艺术。掌握Prompt工程，你不仅能生成惊艳图像，更能将创意高效落地。现在就去尝试优化你的第一条提示词吧！