为什么你的AI绘画效果总不如预期？
很多初学者在使用Stable Diffusion、Midjourney或DALL·E等AI绘画工具时，常常遇到画面混乱、细节缺失、风格不符等问题。根本原因往往不是模型不好，而是提示词（Prompt）写得不够精准。本文将带你从零开始，掌握写出高质量Prompt的核心方法。
一、Prompt的基本结构
一个完整的AI绘画提示词通常包含以下几个部分：
- 主体描述：你要画什么？（如“一位穿着汉服的少女”）
- 细节修饰：外貌、服饰、表情、动作等（如“长发及腰，手持油纸伞，站在樱花树下”）
- 艺术风格：写实、动漫、油画、赛博朋克等（如“吉卜力工作室风格”）
- 构图与视角：特写、全景、俯视、低角度等（如“三分构图，浅景深”）
- 光照与氛围：黄昏、霓虹灯、柔光、阴天等（如“金色夕阳，温暖氛围”）
- 负面提示（Negative Prompt）：明确不要什么（如“模糊、畸形手指、文字水印”）
二、关键词选择技巧
1. 具体优于抽象
❌ “美丽的女孩” → ✅ “20岁东亚女性，杏眼，瓜子脸，穿浅蓝色旗袍”
2. 使用专业术语
在描述风格时，直接使用艺术家名、流派或平台常用标签更有效：
- “宫崎骏动画风格”
- “ArtStation trending, Unreal Engine 5 render”
- “水墨山水，留白构图”
3. 权重控制（适用于Stable Diffusion）
用括号调整关键词重要性：
- (masterpiece, best quality:1.3)
- [cyberpunk city:0.8]
三、负面提示（Negative Prompt）的重要性
负面提示能显著提升图像质量，避免常见缺陷。推荐通用负面词：
low quality, worst quality, blurry, distorted, extra fingers, mutated hands, text, watermark, logo
根据具体需求补充，如人像可加：asymmetrical eyes, bad anatomy；风景可加：overexposed sky, flat lighting。
四、实战案例对比
案例1：普通Prompt vs 优化后
❌ 原始：“一只猫在窗台上”
✅ 优化后：“一只橘色虎斑猫蜷缩在阳光明媚的木质窗台上，窗外是绿意盎然的庭院，柔焦背景，摄影风格，f/1.8光圈，85mm镜头”
案例2：风格控制
目标：生成中国风武侠场景
✅ Prompt：“古代江湖侠客，黑衣斗篷，手持长剑立于竹林之巅，云雾缭绕，水墨画风格，留白构图，吴冠中笔触”
五、不同平台的Prompt差异
- Midjourney：支持参数如--v 6.0、--style raw，强调美学关键词（e.g., cinematic, dramatic lighting）
- Stable Diffusion：依赖模型训练数据，需搭配LoRA或Embedding使用特定风格
- DALL·E 3：理解自然语言能力强，可直接写句子式描述
六、进阶技巧：组合与迭代
1. 分层构建：先确定主体和风格，再逐步添加细节。
2. A/B测试：微调关键词，对比生成结果（如替换“日落”为“蓝调时刻”）。
3. 参考图+Prompt：在支持图生图的平台，上传参考图并辅以文字描述，效果更精准。
结语
写好Prompt是一门“与AI对话的艺术”。掌握结构、善用关键词、重视负面提示，你就能从“随机出图”迈向“精准创作”。现在就去text2img.pro试试这些技巧吧！
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