有哪些好用的图片提示词反推网站，可以精准解析出图片的生成指令？

看到一张很牛的AI图片，想知道它是怎么“念咒”生成的，这太正常了。有时候我们想复刻一张图的风格，或者干脆就是想学习高手们的指令怎么写，这时候“图片提示词反推”工具就派上用场了。

这事儿其实分两种情况，一种是“有损”的，一种是“无损”的。

“无损”反推：直接读取图片里的隐藏信息

有些AI绘画工具，比如Stable Diffusion，生成图片时会把提示词、模型、采样方法这些元数据（Metadata）直接写进PNG图片文件里。 这就像是给图片贴了个隐藏的标签，上面记录了它的“身世”。

只要这张图没被压缩过（比如被聊天软件或者某些网站处理），那你就能通过特定工具把这些信息原封不动地读出来。

• 怎么操作？
  • 用Stable Diffusion WebUI自带的“PNG图片信息”功能：这是最直接的方法。你只要在WebUI界面里，找到“PNG Info”或类似的标签页，把图片拖进去，右边立马就会显示出所有生成信息，包括正向提示词、反向提示词、模型版本、分辨率、种子（Seed）等等。
  • 用在线工具：有些网站专门干这个，比如AI Prompt Extractor这类网站，你上传PNG图片，它就能解析出里面的数据。 这种方法的好处是方便，不用打开庞大的Stable Diffusion。

这个方法的优点是100%精准，因为它是直接读取，不是猜测。但缺点也很明显，一是只对特定模型（主要是Stable Diffusion）生成的PNG图片有效，二是图片一旦被压缩或转换格式（比如变成JPG），这些信息就没了。

“有损”反推：用AI模型分析图片内容

大部分时候，我们拿到的图片（比如在网上看到的Midjourney作品）是不带元数据的。 这时候，就得靠AI来“看图说话”，分析画面内容，然后猜测可能用了哪些提示词。这种方式就像请一位绘画高手帮你分析一幅画的构图、笔触和风格，然后告诉你怎么模仿。

这种工具现在有很多，它们通常基于一个叫CLIP的图像-文本配对模型。 你给它一张图，它会尽力用语言来描述这张图的画面元素、艺术风格、构图、光线等等。

好用的反推网站有哪些？

下面这些是我用下来觉得还不错的，各有各的特点。

1. CLIP Interrogator
   这个工具算是反推界的元老了，很多后来的工具都是基于它的技术。 它会把一张图片拆解成非常详细的描述，包括主体、背景、风格、艺术家、甚至一些技术性词汇（比如“虚幻引擎”）。

   • 怎么用：在Hugging Face或者一些集成了这个功能的网站上，上传图片，它会生成一段详细的描述。
   • 个人体验：它分析得非常细，有时候甚至有点啰嗦。但对于学习如何构建一个复杂的提示词很有帮助。它会给你一堆关键词，你可以从中挑选组合，而不是给你一个完整的、可以直接复制的句子。比如，一张“森林里的赛博朋克女战士”图片，它可能会分析出“a woman with pink hair”、“cyberpunk”、“forest setting”、“trending on artstation”、“unreal engine 5”等一大堆词条。你需要自己把这些零件组装起来。

2. Image to Prompt Generator (在线工具)
   这类网站有很多，比如ImagePrompt.org、GeneratePrompt.AI等等。 它们操作简单，通常不需要注册，打开网页上传图片就能用。

   • 怎么用：打开网站，上传图片，点击生成按钮，几秒钟后就能得到一段或几段提示词。
   • 个人体验：这类工具非常适合新手，因为它足够快，而且会直接给你一个看起来很完整的提示词。有些网站甚至可以让你选择为哪个模型（如Midjourney或Stable Diffusion）生成特定格式的提示词。 比如，上传同一张图，它可能会为Midjourney生成“A cyberpunk warrior in a dark forest, cinematic lighting, hyperrealistic –ar 16:9”，为Stable Diffusion生成“(masterpiece), (best quality), a cyberpunk warrior, dark forest, cinematic lighting, hyperrealistic”。准确度方面，它们能很好地抓住图片的主要内容和风格，但细节上可能会有偏差。毕竟是AI猜测的，不可能100%还原。

3. 国内的一些集成工具
   国内也有不少AI绘画社区或工具网站提供了反推功能，比如豆绘AI等。 它们的好处是中文界面，对国内用户友好。

   • 怎么用：操作逻辑和国外的在线工具差不多，都是上传图片，然后一键生成提示词。
   • 个人体验：一些国内工具，比如像“豆包”这类聊天机器人，现在也集成了图像分析能力，你可以直接把图片发给它，让它帮你描述。 这种方式更像是在对话，你可以追问，让它“换个风格描述”或者“描述得更详细一点”。这种互动性是普通网页工具没有的。

一些实话和使用建议

• 别指望100%还原：“有损”反推出来的提示词，只是一个“近似解”，是一个起点，而不是终点。 它能帮你快速抓住核心要素，但想生成一模一样的图片几乎不可能，因为还有随机种子（Seed）、模型版本、CFG Scale等很多变量在起作用。
• 把它当作学习工具：反推工具最大的价值，不是帮你复制图片，而是帮你学习和理解提示词的构成。 当你看到一张喜欢的图片，反推出它的关键词，你会学到“原来这种风格叫‘cinematic lighting’”、“原来要加上‘trending on artstation’才能有那种质感”。这能极大地丰富你的词汇库。
• 结合使用，效果更好：你可以先用CLIP Interrogator这类工具分析出核心关键词，再把这些关键词喂给ChatGPT或其他语言模型，让它帮你润色成一个更自然、更完整的句子。比如CLIP分析出“cat, wearing a hat, sitting on a roof, starry night, van gogh style”，你可以让ChatGPT把它们组织成“A cat wearing a small hat sits on a rooftop under a starry night sky, in the style of Van Gogh’s paintings.”。
• 注意反向提示词：很多高质量图片不仅用了复杂的正向提示词，也用了一长串反向提示词（Negative Prompts）来排除不想要的元素，比如“模糊”、“画质差”、“多余的手指”等。 但目前大部分反推工具主要还是集中在分析正向提示词，对反向提示词的分析能力还比较弱。这一点需要自己手动补足。

总的来说，这些反推网站确实很好用，它们就像一个翻译器，把图像语言翻译成了文本语言，大大降低了AI绘画的学习门槛。但工具终究是工具，真正重要的是通过它们来提升自己对画面的理解和描述能力。