引言：AI 绘画为何需要精心设计提示词？
随着文生图模型（如 Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E 和 Qwen-Image）的普及，越来越多创作者开始借助 AI 生成插画。然而，很多人发现：输入简单描述往往得不到理想结果。问题的关键在于——提示词的质量直接决定输出图像的精度与艺术性。
一、构建高效 Prompt 的四大核心要素
一个优秀的 AI 绘画提示词通常包含以下四个维度：
- 主体描述（Subject）：明确你要画什么，例如“一位穿汉服的少女”而非“一个人”。
- 风格关键词（Style）：指定艺术风格，如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克插画”、“水墨国风”等。
- 细节修饰（Details）：包括光照（柔光/戏剧性光影）、构图（特写/广角）、材质（丝绸、金属）、表情、动作等。
- 技术参数（可选）：如分辨率、宽高比（--ar 16:9）、版本（--v 6.0）、是否启用高清修复（--style raw）等。
示例对比
❌ 低效提示：“一个女孩”
✅ 高效提示：“一位身穿红色唐制齐胸襦裙的唐代少女，站在樱花树下微笑，柔和晨光，浅景深，吉卜力动画风格，8k 超高清细节 --ar 3:4 --v 6.0”
二、精准控制艺术风格的实用技巧
不同模型对风格关键词的响应差异较大。以下是一些经过验证的有效方法：
- 使用艺术家名字：如 “by Hayao Miyazaki”、“in the style of Van Gogh”，但需注意版权风险。
- 引用具体作品或流派：如 “Ukiyo-e woodblock print”（浮世绘）、“Art Deco poster”、“Studio Ghibli background art”。
- 混合风格实验：例如 “cyberpunk meets traditional Chinese ink painting” 可生成独特视觉效果。
三、避免常见误区
- 关键词堆砌 ≠ 更好效果：过多矛盾或模糊词汇会导致模型混乱。建议聚焦核心元素。
- 忽略负面提示（Negative Prompt）：在 Stable Diffusion 中，添加如 “blurry, low quality, extra fingers” 可显著提升图像质量。
- 不测试不同种子（Seed）：同一提示词配合不同 seed 值可能产出截然不同的构图，值得多试几次。
四、实战案例：生成一张“未来都市中的古风侠客”
Prompt 示例：
A lone wuxia swordsman in dark blue Ming-style robe standing on a neon-lit rooftop in a futuristic Shanghai, rain falling, holographic billboards in background, cinematic lighting, hyper-detailed, concept art by Artgerm and WLOP, 8k --ar 16:9 --style raw
此提示融合了文化元素（明制汉服）、场景设定（未来上海）、氛围（雨夜霓虹）和参考艺术家，能有效引导 AI 生成兼具东方美学与科幻感的图像。
结语：持续迭代，建立你的 Prompt 库
AI 绘画不是“一次输入，完美输出”的魔法，而是人机协作的创作过程。建议你：
- 记录每次成功的 Prompt；
- 分析失败案例的原因；
- 逐步构建属于自己的风格关键词库。
当你掌握提示工程的逻辑，AI 就不再是黑箱，而成为你手中最强大的画笔。