一、为什么你的AI图片总是“差点意思”？
很多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相等AI绘画工具时，常遇到以下问题：
- 画面模糊、细节混乱
- 人物比例失调、手部畸形
- 风格不统一，无法复现特定艺术效果
- 提示词（Prompt）写了很长，但结果与预期相差甚远
根本原因往往不是模型不好，而是提示词工程（Prompt Engineering）不到位。AI不会“猜”你想要什么，它只忠实执行你给的指令——前提是你要“说清楚”。
二、高质量Prompt的黄金结构
一个高效的提示词通常包含以下5个核心要素：
- 主体描述：明确画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“水墨风”、“赛博朋克”、“吉卜力动画”）
- 细节修饰：包括服饰、表情、姿势、光影等（如“手持油纸伞，站在樱花树下，柔光，浅景深”）
- 质量增强词：如“8k, ultra-detailed, masterpiece, best quality”
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“blurry, deformed hands, extra fingers, low contrast”）
示例对比：
❌ 普通Prompt：
一个女孩
✅ 优化后Prompt：
一位身穿红色丝绸汉服的东方少女，手持油纸伞站在雨中樱花树下，柔光，浅景深，背景虚化，吉卜力工作室风格，8k超高清，杰作 --ar 16:9 --v 6.0
三、精准控制图像风格的3种方法
1. 使用风格关键词
直接加入知名艺术家或流派名称，如：
- Van Gogh style（梵高风格）
- cyberpunk neon city（赛博朋克霓虹城市）
- Chinese ink painting（中国水墨画）
- Studio Ghibli aesthetic（吉卜力美学）
2. 引用参考图（Image Prompt）
部分平台（如Midjourney V6、通义万相）支持上传参考图，AI会模仿其构图、色彩和笔触。适合复刻特定视觉风格。
3. 使用LoRA或ControlNet（进阶）
在本地部署Stable Diffusion时，可通过加载LoRA模型微调风格，或用ControlNet控制姿态、线稿、深度图等，实现更高精度控制。
四、实战案例：生成电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机设计一张高端感产品主图，白底，突出科技感。
Prompt：
A pair of sleek wireless Bluetooth earbuds floating in mid-air, metallic silver with blue LED glow, clean white background, studio lighting, sharp focus, product photography, 8k, commercial use --style raw
Negative Prompt：
blurry, text, logo, shadow, cluttered background, human hand
通过此Prompt，可生成专业级电商素材，无需后期修图。
五、常见误区与优化建议
- 误区1：堆砌过多形容词 → 导致语义冲突。建议聚焦核心特征。
- 误区2：忽略负面提示 → 容易出现畸变。务必加入“deformed, bad anatomy”等。
- 优化建议：使用权重语法强调重点，如
(glowing eyes:1.3)表示加强“发光眼睛”的权重。
六、结语：AI是画笔，你是导演
AI生成图片的本质是“人机协作”。掌握提示词逻辑，你就能像导演一样，精准指挥AI完成视觉创作。无论是插画、海报、产品图还是概念设计，高质量输出的关键在于——清晰、具体、有结构的指令。
现在，打开你的AI绘画工具，试试用今天学到的方法，重新写一条Prompt吧！