AI生成图提示词的迭代和优化过程是怎样的，有什么方法论吗？

AI生成图这件事，很多人觉得就是碰运气，扔一句“狗”或者“飞船”进去，然后抽卡。有时候能抽到好东西，但大部分时间，出来的图都和你想要的差了十万八千里。其实，这中间少了一个过程，就是迭代和优化。这个过程不像抽卡，更像是在做一个实验，需要有方法、有耐心，一步步调整，直到拿到你想要的结果。

整个过程的核心就一句话：从简单开始，逐步变复杂。千万不要一开始就写一段几百字的小作文丢给AI，那样AI会晕，你也会因为结果不理想而泄气。正确的方法是先确定一个最核心的主体，然后像拼图一样，一块一块地增加细节。

第一步：确立核心主体和目标

在你开始写第一个提示词之前，先想清楚两件事：
1. 这张图最主要的东西是什么？ 是一只猫，一辆车，还是一个具体的场景？
2. 这张图要用来干嘛？ 是当壁纸，还是用在某个商业海报里？目标不同，后续的优化方向也完全不同。

假设我们的目标是画一只“抽着雪茄的狗”。这是我们的起点，也是最基础的提示词。

/imagine prompt: dog portrait, smoking a cigar

输入之后，你可能会得到一张非常写实的狗的照片，但感觉不太对，可能过于真实了，或者你不喜欢图里的帽子和西装。 没关系，这就是迭代的开始。

第二步：分层添加细节，一次只改一件事

拿到第一版图之后，接下来就是细化的过程。这里的关键原则是“控制变量”，一次只调整一个或一小组相关的元素。 如果你一次改太多东西，比如同时改了画风、光照和构图，那最后就算出了好图，你也不知道是哪个词起了作用。

我们可以把一张图拆分成几个基本构成要素，然后逐一优化：
* 主体细化： 主体本身有什么特征？比如狗的品种、表情、姿势。
* 风格确立： 你想要什么感觉的画？是卡通、写实、水彩还是像素风？
* 构图和镜头： 主体在画面的什么位置？是特写、全身，还是远景？用的是什么镜头？
* 环境和背景： 主体在哪里？是在一个复古的酒吧里，还是在空旷的宇宙中？
* 光照和色彩： 画面是明亮的还是昏暗的？光源从哪里来？整体色调是暖色还是冷色？

回到“抽雪茄的狗”这个例子。我们觉得第一版太写实了，想要卡通一点的感觉。

迭代一：改变画风
我们在原提示词的基础上，加入风格词。比如，我们想要现在很火的《瑞克和莫蒂》的画风。

/imagine prompt: minimalistic cartoon dog portrait, rick and morty style, smoking a big brown cigar, wearing a 20s-style suit

这次的结果更卡通了，但可能感觉“太简单”了点。 同时，我们发现“minimalistic”（极简）这个词可能影响了细节的丰富程度。而且我们还想调整一下视角和背景。

迭代二：调整构图和细节
现在，我们去掉“minimalistic”，并加入更具体的构图和细节描述。

/imagine prompt: cartoon dog side portrait with big eyes, rick and morty style, smoking a big brown cigar, simple background

你看，我们把“肖像”改成了“侧面肖像”，还加上了“大眼睛”，同时把背景明确为“简单背景”。这样AI的发挥空间就被我们一步步限定了。通过这种方式，我们不断接近最终想要的效果。这个过程就像在和AI对话，你给出一个指令，它给你一个反馈，然后你根据反馈调整下一个指令。

系统性的优化方法论

上面这个过程虽然有效，但比较随性。在实际操作中，有一些更系统的方法论可以参考。一个比较流行的框架是C.R.A.F.T.，它代表了构成一个优秀提示词的五个要素：

• C (Composition/构图): 图像的整体布局和视角。例如“特写”、“广角”、“鸟瞰视角”。
• R (Resolution/分辨率): 图像的清晰度和细节水平。例如“8K”、“高细节”、“超写实”。
• A (Art Style/艺术风格): 图像的视觉风格。例如“梵高风格”、“赛博朋克”、“水墨画”。
• F (Feeling/感觉): 图像传达的情绪和氛围。例如“梦幻的”、“孤独的”、“充满活力的”。
• T (Theme/主题): 图像的核心内容，也就是主体和场景。

你可以把这个当成一个清单，每次写提示词的时候都检查一遍，看看哪些要素是你需要的。

例如，我们想生成一张“一个宇航员在异星丛林里”的图。用C.R.A.F.T.框架来填充：

• T (主题): 一个宇航员，站在发光的异星植物丛林里，周围有奇怪的生物。
• C (构图): 广角镜头，从低角度向上拍摄，突出丛林的宏伟。
• A (艺术风格): 概念艺术风格，类似于电影《阿凡达》的视觉效果。
• F (感觉): 神秘、惊奇、有点危险。
• R (分辨率): 细节丰富，4K分辨率。

把这些组合起来，就成了一个高质量的初始提示词：
/imagine prompt: a lone astronaut standing in a bioluminescent alien jungle, surrounded by strange glowing flora and fauna, wide-angle shot from a low angle, epic and mysterious atmosphere, concept art style similar to Avatar, highly detailed, 4K

高级技巧：权重、负面提示和以图生图

当基础的迭代和优化满足不了你时，还有一些更高级的工具可以用。

• 词语权重 (Word Weighting): 有时候你希望AI更关注提示词里的某个部分。在Midjourney里，你可以用 :: 后面加数字来给词语分配权重。 比如 massive evil bull::3 on a nice farm::1，AI会知道，“邪恶的公牛”是画面的重点，重要性是“农场”的三倍。
• 负面提示 (Negative Prompts): 如果你不想在画面里看到某些东西，可以用负面提示。 比如在Stable Diffusion或Midjourney里，你可以用 --no 参数来排除元素，像是 --no text, --no watermark (不要文字，不要水印)。这对于清理画面、避免一些常见错误很有用。
• 以图生图 (Image-to-Image): 当你已经有了一张不错的参考图，或者AI生成了一张接近完美的图但某个细节不对时，可以用以图生图的功能。 你可以上传一张图片，然后用提示词告诉AI在这张图的基础上进行修改，比如“把这个人的头发换成蓝色”或者“把风格变成梵高”。

迭代不是漫无目的的尝试

最后要说的是，迭代和优化不是瞎试。最好的方法是建立自己的一个“提示词库”或笔记。 记录下哪些词能产生什么样的效果，哪些组合是成功的。比如，你可能发现“cinematic lighting”（电影光效）这个词总能让画面变得很有故事感，那就把它记下来。通过不断地实践、记录和总结，你对AI的理解会越来越深，出图的成功率也会高得多。

整个过程没有魔法，就是不断的练习和思考。你给AI的指令越清晰、越具体，它就越能成为你创作的得力工具，而不是一个难以捉摸的“老虎机”。