如何编写AI人物生成描述词来控制角色的年龄和种族？

想让AI听懂话，精确画出你想要的人，控制年龄和种族其实不难，关键在于你怎么跟它“说”。AI不是人，它理解不了模糊的意思，你得给它具体、直接的指令。

咱们先聊聊年龄。

最直接的方法就是用表示年龄段的词。比如说，你想要个小孩，可以用“toddler”（幼儿）或者“young child”（小孩）。想画个青少年，就用“teenager”（青少年）或者“adolescent”（青春期少年）。成年人可以用“young adult”（青年）、“middle-aged adult”（中年人）。老年人就用“elderly man/woman”（老年男人/女人）或者“old man/woman”（老人）。

举个例子，你输入“a portrait of a man”（一个男人的肖像），AI可能会给你一个30多岁的默认形象。但如果你输入“a portrait of an elderly man”（一个老年男人的肖像），出来的结果皱纹、白发这些特征就都对了。

但是，只用这些词还不够精确。比如，“中年”到底是多少岁？40岁还是55岁？AI的理解可能跟你不一样。这时候，你可以在提示词里直接加上具体的数字年龄。

比如，你可以写“a 25-year-old woman”（一个25岁的女人）。这样AI就会生成一个看起来确实是二十多岁的女性形象。我试过用“a 70-year-old man, smiling”（一个70岁的男人，在微笑），生成的图像里，人物的皮肤松弛度、眼神里的沧桑感，都比只用“elderly man”要准确得多。

除了直接给年龄，你还可以通过描述外貌特征来暗示年龄。这是个进阶技巧，能让人物更真实。

想画年轻人，可以加一些描述词，比如“smooth skin”（光滑的皮肤）、“bright eyes”（明亮的眼睛）。想画老年人，就可以用“wrinkled face”（布满皱纹的脸）、“crow’s feet around the eyes”（眼角的鱼尾纹）、“gray hair”（灰白的头发）或者“white beard”（白色胡须）。

看这个例子：“A man with deep wrinkles on his forehead and crow’s feet, with a thick white beard.”（一个额头有深深皱纹、眼角有鱼尾纹的男人，留着浓密的白胡须）。这个描述没提年龄，但AI肯定会给你一个老年人形象，而且细节满满。这种方法比单纯说“old man”要生动得多。

把这几种方法结合起来用，效果最好。比如：“A detailed portrait of a 65-year-old woman, with laugh lines around her eyes and silver hair tied in a bun.”（一个65岁女人的精细肖像，眼周有笑纹，银色头发盘成一个发髻）。这个提示词既有明确的数字年龄，又有外貌细节，AI想画错都难。

接下来，我们说说种族。

控制种族比控制年龄要稍微复杂一点，因为这里面牵扯到文化和外貌的多样性。最关键的一点是：要用中性、明确的词。

最直接的方法是使用公认的地理或族裔名称。比如，你想画一个东亚人，可以直接用“East Asian woman”（东亚女性）。想画一个黑人，可以用“Black man”（黑人男性）。想画一个白人，可以用“Caucasian woman”（白人女性）。其他像“South Asian”（南亚人）、“Latino”（拉丁裔）、“Middle Eastern”（中东人）、“Native American”（美国原住民）也都是AI能理解的常用词。

我之前做测试的时候发现，AI对于这些大的分类词汇反应很准确。比如我输入“a young East Asian man in a coffee shop”（一个在咖啡馆里的年轻东亚男性），生成的角色通常就是典型的东亚面孔。

但是，如果你想更具体一点，可以指明国籍。比如，不说“East Asian”，而是说“Japanese woman”（日本女性）、“Korean man”（韩国男性）或者“Chinese girl”（中国女孩）。AI的数据库里有大量和特定国家相关联的图像数据，所以它能根据国籍生成更具辨识度的面孔。

比如，你输入“a portrait of a beautiful Japanese woman in a traditional kimono”（穿着传统和服的日本美女肖像），AI不仅会生成符合日本人特征的面孔，连服装和场景都会帮你搭配好。这就是利用了国籍和文化元素的关联。

除了直接用族裔和国籍，你还可以通过描述外貌特征来辅助。这和控制年龄的方法很像。

比如说，你可以描述肤色，像“light skin”（浅色皮肤）、“dark brown skin”（深棕色皮肤）、“olive skin”（橄榄色皮肤）。还可以描述眼睛的颜色和形状，比如“brown eyes”（棕色眼睛）、“blue eyes”（蓝色眼睛）、“almond-shaped eyes”（杏仁眼）。发型和发色也是重要的特征，比如“curly black hair”（黑色卷发）、“straight blonde hair”（金色直发）。

举个例子，如果你想要一个有特定地中海长相的人，你可以这样写：“A man with olive skin, dark curly hair, and a prominent nose.”（一个有着橄欖色皮肤、深色卷发和高鼻梁的男人）。AI会根据这些外貌线索去匹配它数据库里最符合的形象。

把这些方法组合起来，就能实现非常精确的控制。

假设你想生成一个来自北欧的年轻女性，你可以这样写：“A portrait of a 22-year-old Scandinavian woman, with pale skin, freckles across her nose, and long blonde hair.”（一张22岁斯堪的纳维亚女性的肖像，皮肤白皙，鼻子上有雀斑，留着长长的金发）。这个提示词里包含了年龄（22-year-old）、地区（Scandinavian）、肤色（pale skin）、特征（freckles）和发色（blonde hair），信息量很大，AI生成的结果就会非常接近你的想象。

在实际操作中，有几个坑需要注意。

第一，避免使用有偏见或冒犯性的词语。AI的训练数据来自互联网，它会学习到人类的偏见。使用中性、尊重的词汇，不仅是道德要求，也能让生成结果更稳定、更准确。

第二，不同的AI模型对提示词的理解能力不一样。比如Midjourney和Stable Diffusion，它们对某些词的权重和理解可能存在差异。我用Stable Diffusion时，发现它对更技术性、更具体的描述词反应更好。而Midjourney似乎更擅长理解自然语言和艺术风格的描述。所以，你可能需要根据你用的工具，稍微调整一下你的用词习惯。

第三，权重也很重要。有些模型允许你给提示词的不同部分加上权重。比如在提示词里用 (word:1.2) 来增加某个词的影响力，或者用 (word:0.8) 来减弱它。如果你发现AI生成的种族特征不明显，可以试试给“Japanese”或者“Black”这样的词增加一点权重。

总的来说，控制年龄和种族的关键就是“具体化”。不要让AI去猜。你要把它当成一个非常听话但毫无想象力的助手。你给它的指令越清晰、越没有歧义，它产出的结果就越符合你的预期。先从简单的年龄段和族裔词开始，然后逐步加入数字、外貌细节和国籍，多试几次，很快你就能熟练地创造出任何你想要的角色了。