如何优化生成图片提示词的结构和用词，以提升出图的稳定性和美感？

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想让AI稳定地产出好看的图片，关键在于你给它的“指令”——也就是提示词（Prompt）——是否清晰、结构化。AI没法读懂你的心思，它只能根据你给的文字来作画。 所以，优化提示词的结构和用词，就是在学习如何与AI更高效地沟通。

结构决定下限，词语决定上限

一个好的提示词结构，能保证出图效果不会太离谱。把一个模糊的想法，拆解成AI能理解的几个部分，是第一步。 我自己常用的结构，也是很多平台和用户验证过有效的，基本遵循这个顺序：

主体 + 细节 + 环境 + 风格 + 技术参数

1. 主体 (Subject): 这是画面的核心，必须放在最前面。 AI模型通常会更关注提示词开头的词语。 所以，别只说“一个女孩”，要说“一个穿着汉服的中国女孩”。 主体描述越具体越好。

2. 细节与动作 (Details & Action): 主体在做什么？有什么特征？“一个穿着红色夹克的疲惫徒步旅行者，正在穿越一片薄雾笼罩的松树林”，就比“一个徒步旅行者”信息量大得多。 细节包括外貌、服装、表情、动作等。

3. 环境 (Environment): 主体在哪里？背景是什么样的？ “在日落时分的海岸边，左侧是陡峭的悬崖，地平线上有一座灯塔”，这样的描述能帮AI构建一个完整的场景。

4. 风格与媒介 (Style & Medium): 这是决定画面美感的关键一步。 如果你不指定风格，AI会默认生成一种最常见的、有点“塑料感”的数字照片风格。 你可以指定艺术风格（如“巴洛克艺术风格”、“印象派”）、媒介（如“水彩画”、“35毫米胶片摄影”），甚至是特定艺术家的风格（如果平台允许）。

5. 技术参数 (Technical Parameters): 这部分是技术层面的控制，包括构图、光照、颜色和相机视角。

   • 光照 (Lighting): “戏剧性的光线”、“柔和的光线”、“边缘光”，这些词能直接影响画面的氛围和专业感。
   • 颜色 (Color): 可以指定整体色调，比如“温暖的橙色和粉色色调”，或者强调某些颜色。
   • 构图与视角 (Composition & View): “广角”、“特写”、“鸟瞰视角”、“低角度仰视”等词汇，就像在告诉AI把“相机”放在哪里。

举个例子，把这些部分组合起来：

• 基础想法: 一只猫。
• 优化后的提示词:
  • 主体+细节: 一只蓬松的姜黄色缅因猫，有着绿色的眼睛，表情好奇。
  • +环境: 坐在一个堆满旧书的图书馆窗台上。
  • +光照/氛围: 午后的阳光从窗外照射进来，形成斑驳的光影，空气中漂浮着尘埃，氛围宁静。
  • +风格/媒介: 数字油画，细节丰富，笔触细腻。
  • +构图: 中景镜头，浅景深效果。

这样一套描述下来，AI得到的信息就非常完整和结构化，出图的稳定性和美感自然会好很多。

用词要精准，避免模糊和歧义

结构搭好了，填充的词语就是血肉。AI对词语的理解是字面的，所以用词必须精准。

• 用具体代替抽象: AI很难理解“爱”、“恨”、“自由”这类抽象概念。 你想表达“爱”，可以描述成“两个人温柔地拥抱”，这样AI就能画出来了。
• 多用形容词: 形容词是丰富画面细节最直接的方式。 “一辆车”和“一辆 sleek flying car (线条流畅的飞行汽车)” 生成的图片完全是两回事。
• 避免使用否定词: 像Midjourney这样的工具，你告诉它“不要蛋糕(no cake)”，它可能还是会画个蛋糕出来。 因为它首先识别到了“蛋糕”这个核心元素。更好的方法是使用“负面提示词 (Negative Prompts)”，这是很多平台提供的功能，让你明确列出不希望在画面中出现的元素，比如“模糊”、“多余的手指”、“水印”等。
• 使用术语: 了解一些摄影和艺术领域的术语会很有帮助。 比如“黄金分割构图”、“浅景深 (Shallow Depth of Field)”、“动态模糊 (Motion Blur)”等，这些专业词汇能让AI更准确地执行你的想法。

高级技巧：权重和迭代

当你掌握了基础结构和用词后，可以尝试一些更精细的控制方法。

权重分配 (Prompt Weighting):

这个功能让你能够告诉AI，提示词的哪些部分更重要。 不同的工具有不同的语法，但原理相似。

• 在Stable Diffusion或类似的工具中，通常使用括号和数字来调整权重。 例如 (a red cat:1.3) playing with a ball，这里就把“a red cat”的权重提高了30%。 [ball] 则是降低权重。
• 在Midjourney中，可以使用双冒号 :: 后面加数字来分配权重。 比如 space ship::2 aliens::1，飞船的重要性就是外星人的两倍。 这也能帮助分割语义，比如 hot:: dog 会生成一只热的狗，而不是热狗。

但是要注意，权重不是越高越好。过高的权重可能会破坏画面的协调性，导致图像质量下降。

迭代和精炼 (Iteration and Refinement):

很少有人能一次就写出完美的提示词。正确的方法是先从一个简单的想法开始，生成第一版图片，然后根据结果不断调整和增加细节。

步骤如下：

1. 先写核心主体: “一个宇航员”。
2. 分析结果，增加细节: 发现宇航服太普通？改成“一个穿着复古风格宇航服的宇航员”。
3. 指定风格和氛围: 想要更有艺术感？加入“数字艺术，赛博朋克风格，霓虹灯光”。
4. 调整构图: 觉得人物太小？加上“特写镜头”。

每一次只改动一两个变量，这样你就能清楚地知道是哪个词影响了最终效果。 把成功的提示词记录下来，慢慢你就会建立起自己的“词库”和方法论。