影响AI绘画描述词最终效果的关键因素有哪些？

搞AI绘画，很多人以为就是敲几个字等电脑“吐”图那么简单。你要是真这么想，出来的图八成会让你怀疑人生。其实，这活儿跟AI沟通，更像是在跟一个想象力丰富但有点一根筋的画家打交道，你说得越明白，他画得才越靠谱。

描述词本身：一切的基础

第一个也是最重要的，就是你输入的描述词，也就是我们常说的“Prompt”。这东西不是随便写写的。

1. 主体要清晰、具体

你得先告诉AI你要画什么。但是不能模糊。 比如，你不能只说“一只猫”，这样AI给你的可能是一只橘猫、一只黑猫，也可能是只卡通猫。你得说清楚，“一只蹲在窗台上的肥硕的英国短毛猫，有着绿色的眼睛”。 看到没？品种、姿态、位置、特征，都给它说明白了。AI不是人，它没法猜你想什么，你给的信息越具体，它就越不会跑偏。

再举个例子，你想画个“战士”。这太宽泛了。是“一个穿着满是划痕的罗马盔甲的角斗士，手里拿着短剑和圆盾”，还是“一个站在未来都市废墟里的赛博朋克士兵，身上有发光的霓虹线路”？这两个描述出来的图会完全不一样。所以，先把主体的身份、动作、穿着、道具都想清楚，用名词和形容词堆出来。

2. 风格和媒介是画面的灵魂

主体定下来了，接着就要定调子。你想让这幅画是什么感觉的？是照片还是油画？是哪种艺术风格？ 这些词决定了画面的质感。

• 媒介 (Medium): 你可以说“照片 (photograph)”、“油画 (oil painting)”、“水彩画 (watercolor painting)”、“素描 (sketch)”、“3D渲染 (3D render)”、“插画 (illustration)”等等。 比如，“一张宇航员的照片”和“一幅宇航员的油画”，前者会追求真实感和细节，后者则会有笔触和颜料的质感。

• 艺术风格 (Art Style): 这个范围就更广了。你可以直接用艺术流派，比如“印象派 (impressionism)”、“超现实主义 (surrealism)”、“波普艺术 (pop art)”、“赛博朋克 (cyberpunk)” 、“蒸汽朋克 (steampunk)”。或者，你也可以直接提著名艺术家的名字，比如“梵高风格 (in the style of Van Gogh)”、“宫崎骏风格 (in the style of Hayao Miyazaki)”。 加上这些词，AI就会去模仿对应风格的笔触、色彩和构图逻辑。

我自己的经验是，把媒介和风格词放在前面或者紧跟着主体，效果通常不错。比如，“梵高风格的油画，描绘着一个星空下的向日葵田野”。这样AI会先把风格的大框架定下来，再往里填内容。

3. 环境和氛围决定故事感

一幅画不能只有主体，得有背景。 环境交代了故事发生的地点，而氛围则赋予画面情绪。

• 环境 (Environment): 主体在哪里？“在森林里”、“在月球上”、“在水下”、“在维多利亚时代的伦敦街道上”。 环境越具体，画面内容越丰富。

• 情绪与氛围 (Mood/Atmosphere): 你希望画面传达什么感觉？“神秘的 (mystical)”、“混乱的 (chaotic)”、“宁静的 (serene)”、“不祥的 (ominous)”。 这些词会直接影响AI在用光和色彩上的选择。例如，“一座宁静的湖边小屋”和“一座不祥的湖边小屋”，前者可能是晨光柔和，后者则可能是乌云密布。

4. 灯光、色彩和构图是技术活

如果想让画面更专业，就得用上一些摄影和绘画里的术语。这些词能让你像个导演一样控制画面。

• 灯光 (Lighting): 灯光是塑造体积和氛围的关键。你可以用“电影光效 (cinematic lighting)”、“柔和的光 (soft light)”、“体积光 (volumetric lighting)”、“霓虹灯 (neon)”、“逆光 (backlight)” 等词汇。比如，“一个侦探站在雨中，被霓虹灯照亮的脸庞”，这个描述就很有故事感。

• 色彩 (Color): 直接指定色调能快速改变画面感觉。 比如“充满活力的 (vibrant)”、“柔和的 (muted colors)”、“单色的 (monochromatic)”、“黑白的 (black and white)”。直接说“以蓝色和金色为主色调”，效果更直接。

• 构图与视角 (Composition/View): AI默认的视角可能很平庸。你可以指定“广角镜头 (wide-angle shot)”、“微距 (macro shot)”、“特写 (close-up)”、“鸟瞰视角 (bird’s-eye view)”、“人像 (portrait)”等等。 这能让你的画面立刻显得与众不同。比如，“从鸟瞰视角看下去的繁华都市夜景”，就比平视的视角有冲击力得多。

描述词之外：那些看不见的控制杆

只知道堆砌描述词还不够，AI绘画工具本身也提供了一些“开关”，你需要学会去拧它们。

1. 模型的选择至关重要

不同的AI绘画工具或模型，它们的“审美”和擅长的领域是完全不同的。 比如Midjourney，它天生就带有一种很强的艺术感和想象力，出的图通常比较华丽。而Stable Diffusion则像一个更听话的技术员，它更依赖你给出的具体指令，自由度非常高，通过加载不同的社区模型（Checkpoints/LoRA），可以精准画出特定风格或人物。DALL-E 3对自然语言的理解能力很强，你说大白话它也能懂。

所以，开始之前先想好你要什么。要天马行空的艺术感，可以试试Midjourney。要对画面有像素级的控制，或者想画特定动漫角色，那就得去研究Stable Diffusion。了解你工具的脾气，是出好图的第一步。

2. 负面描述词 (Negative Prompts) 帮你做减法

有时候，告诉AI“不要画什么”比“要画什么”更重要。 这就是负面描述词的作用。很多AI模型在生成图像时，容易出现一些常见问题，比如多余的手指、变形的肢体、丑陋的五官、乱七八糟的文字等。

这时候，你可以在负面描述词框里输入“畸形 (deformed)”、“画质差 (low quality)”、“多余的手指 (extra fingers)”、“模糊 (blurry)”、“丑陋 (ugly)”。这相当于给AI划定了一个“禁止区域”，让它避开这些常见的坑。我个人的习惯是会准备一套通用的负面描述词模板，每次都用上，能有效过滤掉很多奇怪的结果。

3. 参数设置是微调的关键

在很多工具（特别是Stable Diffusion）里，还有一堆参数可以调整，它们就像是相机的光圈、快门和感光度。

• CFG Scale (Classifier Free Guidance scale): 这个参数控制着AI在多大程度上听从你的描述词。 数值越低，AI的创造力就越自由，可能不太会严格遵守你的指令。数值越高，它就越会紧扣你的描述词，但画面可能会变得过于饱和或僵硬。一般7到12之间是个比较平衡的范围，可以根据实际效果来回调整。

• 采样步数 (Sampling Steps): 这决定了AI在生成图像过程中计算了多少步。步数太少，图像细节可能不够，看起来没画完。步数太多，细节可能会过多显得杂乱，而且生成时间会变长。通常20到40步对大多数模型来说足够了。

• 分辨率 (Resolution): 这个好理解，就是图像的尺寸。 但要注意，很多模型是在特定分辨率（比如512×512或1024×1024）下训练的，直接生成过大的图像可能会导致构图崩坏或者出现重复的物体。更好的做法是先生成一个标准尺寸的图，然后使用高清修复 (Hires. fix) 或其他放大算法来提升分辨率。

• 种子 (Seed): 种子是一个数字，它决定了图像生成时的初始随机噪声。 只要描述词、模型和所有参数都一样，同一个种子值就能生成一模一样的图片。这对于想在同一张图的基础上做微调非常有用。如果你想每次都得到全新的结果，就把种子设为-1（随机）。

最终，影响AI绘画效果的因素是一个系统工程，从你脑中的第一个想法，到把它翻译成AI能懂的语言，再到调整那些技术参数，每一步都在起作用。最好的学习方法就是不断地去试。 改变一个词，调整一个参数，看看结果有什么不同。慢慢地，你就会懂你那个AI“画家朋友”的脾气了。