有哪些好用的图片反推提示词工具是免费的？

看到一张好看的AI画，想知道它是怎么画出来的？最直接的办法就是看它的提示词（prompt）。图片反推提示词工具就是干这个的，你扔给它一张图，它就能分析出生成这张图可能用到的关键词。这对于想学习AI绘画技巧，或者想快速复刻某种风格的人来说，相当有用。市面上这类工具不少，这里只聊免费的。

在线网页工具：随开随用，适合轻度用户

很多网站都提供直接上传图片反推提示词的功能，不用安装任何软件，非常方便。

1. ImagePrompt.org
这个网站使用起来很简单，界面也干净。 它支持为通用模型、Midjourney、Stable Diffusion和Flux生成提示词。

• 操作步骤：

  1. 打开网站。
  2. 上传你想分析的图片。
  3. 选择对应的AI模型，比如你猜测原图是Midjourney画的，就选Midjourney。
  4. 点击“生成提示词”按钮。
  5. 几秒钟后，提示词就会显示出来，可以直接复制。

• 优点： 速度快，支持多种主流模型，而且每天提供5次免费使用次数。 对于偶尔有需求的用户来说，基本够用了。

• 缺点： 免费次数有限制，如果当天用完了就需要等第二天刷新。

2. Img2Prompt
这是一个专门用来把图片转换成文字提示的AI模型。 它的特点是不仅能生成关键词，还会附带一些风格描述。

• 操作步骤：

  1. 访问托管该模型的网站，比如Hugging Face或者其他集成了该功能的平台。
  2. 找到上传图片的区域。
  3. 上传图片后，系统会自动分析并生成文本提示。

• 优点： 生成的提示词比较注重风格和艺术手法的描述，对于想学习如何构建复杂提示词的人有帮助。

• 缺点： 作为一个底层模型，你可能需要通过一些第三方平台来使用它，界面的友好程度不一。

3. 其他类似的免费在线工具
市面上还有很多功能相似的网站，比如image2prompt.net、Vertex AI Search等等。它们的操作流程都大同小异：上传图片，选择模型，生成提示词。 大部分都提供每日免费额度。 选择哪个主要看个人使用习惯和哪个网站的分析结果更符合你的预期。 有些网站还支持多种语言输出，这对于非英语母语的用户来说更友好。

针对特定模型的工具：分析更精准

如果你主要使用某一个AI绘画工具，比如Stable Diffusion，那么使用专门为它设计的反推工具，效果通常会更好。

Stable Diffusion WebUI 插件：Tagger
对于Stable Diffusion的重度用户来说，Tagger插件几乎是必备的。 它直接集成在Stable Diffusion WebUI的操作界面里，用起来很顺手。

• 安装方法：

  1. 打开Stable Diffusion WebUI界面。
  2. 进入“扩展(Extensions)”选项卡。
  3. 选择“从网址安装(Install from URL)”。
  4. 将Tagger插件的GitHub仓库地址粘贴进去，点击“安装”。
  5. 安装完成后，重启WebUI界面。

• 使用步骤：

  1. 重启后，你会看到一个新的“Tagger”或“Tag反推”选项卡。
  2. 点击进入，上传你想要分析的图片。
  3. 点击“开始反推(Interrogate)”。
  4. 插件会分析图片，并生成一系列以逗号分隔的关键词（tags）。
  5. 你可以直接把这些关键词发送到“文生图(txt2img)”或“图生图(img2img)”模块使用。

• 优点：

  • 精准度高： Tagger专门针对动漫和二次元风格图片做了优化，生成的标签非常细致，准确度也比很多在线工具高。
  • 集成度好： 作为WebUI的一部分，省去了切换不同网站的麻烦，工作流更顺畅。
  • 可定制性强： 你可以设置一个阈值，只保留置信度高的标签，还可以排除或强制包含某些标签。

• 缺点：

  • 需要本地部署： 你必须先在本地电脑上安装好Stable Diffusion WebUI。
  • 首次使用需要下载模型： 第一次使用时，插件会自动下载分析模型，需要一些时间。

除了Tagger，Stable Diffusion WebUI自带的CLIP和DeepBooru反推功能也是不错的选择。CLIP倾向于生成一段完整的描述性句子，而DeepBooru则和Tagger类似，生成一堆标签，尤其擅长分析动漫风格的图片。

特定AI绘画社区和平台

一些AI绘画社区本身就提供了庞大的数据库，虽然不是直接的“反推工具”，但能起到类似的作用。

1. Lexica.art
这是一个大型的Stable Diffusion作品搜索引擎。你可以上传一张图片，它会利用反向图片搜索功能，在数据库里找出一大堆风格和构图相似的图片。

• 使用方法：

  1. 打开网站。
  2. 点击搜索框旁边的图片图标，上传你的参考图。
  3. 网站会展示出相似的图片。
  4. 点击任何一张你感兴趣的图片，就可以看到生成它所用的完整提示词、模型、种子（Seed）等所有参数。

• 优点： 不仅能得到提示词，还能看到具体的生成参数，甚至可以直接复制和修改。你能从海量的案例中学习，这比单纯得到一串关键词更有启发性。

• 缺点： 它不是直接分析你上传的图片，而是帮你找到“别人画的类似的图”。如果你的图片风格很独特，可能找不到非常匹配的结果。

2. Civitai（C站）
C站是目前最大的Stable Diffusion模型分享社区。 和Lexica类似，用户上传作品时通常会附带生成信息。你可以在这里通过关键词搜索或按模型浏览，找到喜欢的图片后，很多作者都会分享他们的提示词。这是一种间接的学习和“反推”方式。

实际使用中的一些个人经验

• 不要完全依赖反推结果：这些工具生成的提示词只能说是“可能性”，不代表原作者用的就是一模一样的词。AI的理解和人的语言之间总有偏差。很多时候，反推出来的词可以生成一张风格相似的图片，但细节上会有差异。
• 结合使用，效果更好：可以先用在线工具快速得到一个大概的描述，比如“一个女孩，长发，在森林里，阳光透过树叶”，然后再把这个描述和原图一起输入给更精准的工具（比如Tagger），或者拿到Lexica里去搜，找到更具体的风格词和艺术家名字。
• 反推结果是起点，不是终点：把反推出来的提示词当作一个基础，然后自己动手去修改、增删关键词。比如，工具可能只识别出“女孩”，但你可以手动改成“穿着红色连衣裙的女孩”；工具可能没识别出光线，你可以自己加上“cinematic lighting”（电影感光效）。通过这种方式，你才能真正掌握如何控制画面。
• 注意负面提示词：大部分反推工具只生成正面提示词。 但在AI绘画中，负面提示词（Negative Prompts）同样重要，它告诉AI不要画什么（比如“低质量”、“多余的手指”）。这部分通常需要自己根据经验去添加。