一、为什么你的AI绘画效果不稳定？
许多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或DALL·E等AI绘画工具时，常遇到画面风格混乱、细节缺失、构图不合理等问题。根本原因往往在于提示词（Prompt）不够精准，或对模型的风格引导机制理解不足。
二、构建高效Prompt的四大要素
一个高质量的AI绘画提示词应包含以下四个核心部分：
- 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”、“赛博朋克插画”）；
- 细节修饰：包括光影、材质、表情、动作等（如“柔光、丝绸质感、微笑、手持纸伞”）；
- 技术参数：如分辨率、镜头视角、艺术家参考（可选但有效）。
示例Prompt：
a young woman in traditional Hanfu, standing under cherry blossoms, soft lighting, delicate silk texture, gentle smile, holding a paper umbrella, Studio Ghibli style, detailed background, 8k resolution --v 5 --ar 16:9
三、精准控制艺术风格的技巧
AI模型对风格的理解依赖于训练数据中的关联。你可以通过以下方式强化风格输出：
- 引用知名艺术家或工作室：如“by Makoto Shinkai”、“in the style of Van Gogh”；
- 使用平台特定风格标签：Midjourney支持“--style raw”或“--niji”用于动漫风格；
- 结合多风格融合：例如“cyberpunk meets ukiyo-e”可生成浮世绘风格的赛博城市。
四、避免常见误区
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的女孩”）→ ✅ 改为“东亚少女，杏眼，齐肩黑发，浅粉色连衣裙”；
- ❌ 混淆矛盾风格（如“写实+像素风”）→ ✅ 选择主导风格，次要元素作为点缀；
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ ✅ 添加“blurry, deformed hands, extra fingers”等排除低质元素。
五、进阶：使用LoRA与ControlNet提升可控性
对于专业用户，可借助以下工具实现更高精度控制：
- LoRA模型：微调特定角色、服装或画风（如“汉服LoRA”）；
- ControlNet：通过线稿、深度图或姿态图引导构图，确保人物姿势或场景布局符合预期。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出图”的魔法，而是一门结合语言表达、视觉审美与技术理解的综合技能。掌握Prompt工程的核心逻辑，你就能从“随机出图”迈向“精准创作”。
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