想知道那些好看的AI图片是怎么画出来的吗?关键就在于“提示词”(Prompt)。直接问作者当然最直接,但很多时候我们只能看到图片。这时候,图片提示词提取工具就派上用场了。它们能分析一张图片,然后反向推导出一个可能的提示词。这就像是给你一张菜的照片,然后帮你分析出菜谱里可能有什么食材和调料。
这些工具不是每次都100%准确,但它们能帮你快速抓住重点。你可以看到AI可能识别出了哪些核心元素、风格、艺术家和构图方式。这对于学习和分析优秀作品非常有帮助,能让你少走很多弯路。
1. Midjourney 的 /describe 命令
如果你用Midjourney,它自带的/describe命令是最方便的工具。你不需要任何外部网站或软件,在Discord里就能直接用。
怎么用:
- 在Discord的Midjourney频道或你自己的服务器里,输入斜杠
/,然后从弹出的命令菜单里选择describe。 - 这时会弹出一个让你上传图片的窗口。把你想要分析的图片拖进去,或者点击选择文件。
- 上传后按回车,Midjourney机器人会开始分析。
- 分析完成后,它会给你返回四条不同的提示词。 这四条提示词在风格和侧重点上会有些许不同,但核心内容基本一致。
举个例子:
我上传了一张科幻风格的城市夜景图,有很多霓虹灯和飞行器。/describe 给我的四个提示词大概是这样的:
a futuristic cityscape at night, with flying cars and neon lights, in the style of cyberpunk art, detailed illustration, cinematic lighting --ar 16:9cyberpunk city with towering skyscrapers and glowing signs, Blade Runner aesthetic, digital art by Syd Mead, atmospheric, reflections on wet streets --ar 16:9the skyline of a futuristic metropolis, with air traffic, rendered in a realistic style, high detail, moody, dark blue and pink color palette --ar 16:9artwork of a sci-fi city, neon-noir, bustling with activity, concept art, shot on a 70mm lens, epic scale --ar 16:9
它的优点和缺点:
- 优点: 非常方便,直接集成在你的工作流里。给出的提示词质量很高,不仅描述了内容,还包含了风格、艺术家、构图和镜头信息,比如“in the style of cyberpunk art”、“Blade Runner aesthetic”、“shot on a 70mm lens”这些都很有用。它生成的提示词可以直接点击按钮,让你用这些词重新生成图片,很方便验证效果。
- 缺点: 你必须是Midjourney的付费用户才能用这个功能。而且,它只能在Discord里用,如果你主要用其他AI绘画工具,比如Stable Diffusion,这个功能对你就没那么直接。它分析的风格也更偏向于Midjourney自己的模型理解。
2. CLIP Interrogator
CLIP Interrogator是一个开源工具,专门用来干这件事。它的目标是尽可能分析出接近原图的提示词。很多在线网站都集成了这个工具,你不用自己部署,直接打开网页就能用。
怎么用:
- 找到一个集成了CLIP Interrogator的网站。Hugging Face上就有一些免费的版本。
- 打开网页,你会看到一个图片上传区域。
- 把你的图片上传上去。
- 点击“Submit”或类似的按钮,然后等它分析。
- 分析结果会显示在一个文本框里。
分析结果是什么样的:
它给出的结果通常是一串由逗号隔开的关键词。比如,还是用那张科幻城市图,它可能会生成这样的结果:
a digital painting of a futuristic city at night, cyberpunk, neon lights, flying vehicles, skyscrapers, art by syd mead, artgerm, greg rutkowski, cinematic, detailed, concept art, matte painting, trending on artstation
它的优点和缺点:
- 优点: 免费,而且很专注。它分析出来的艺术家名字和艺术风格非常准。 比如“art by greg rutkowski”、“trending on artstation”这种词,都是在AI绘画圈子里很流行的风格提示。它能帮你快速识别出一张图可能模仿了哪些知名艺术家或者流行风格。这对学习特定画风很有帮助。
- 缺点: 有时候它给出的关键词太多太杂,像是在堆砌词语,你需要自己筛选和整理。 它不如Midjourney的
/describe那样会生成完整的、结构化的句子。而且,免费的在线版本可能因为访问人数多,需要排队,处理速度会比较慢。
3. Stable Diffusion WebUI 的图生文功能
如果你在本地部署了Stable Diffusion WebUI(比如AUTOMATIC1111的版本),里面其实也内置了图生文(Image-to-Text)的功能。
怎么用:
- 打开你的Stable Diffusion WebUI界面。
- 切换到“图生图”(img2img)标签页。
- 把你想分析的图片上传到图生图的图片框里。
- 在图片框的上方,你会看到几个按钮,比如“CLIP”和“DeepBooru”。这两个就是用来分析提示词的。
- 点击“CLIP”按钮,它会分析图片的主要内容和风格,生成一段描述性的文字。
- 点击“DeepBooru”按钮,它更擅长分析动漫或二次元风格的图片,会生成很多标签(tags),比如“1girl, solo, long hair, blue eyes, school uniform”等等。
它的优点和缺点:
- 优点: 完全本地化,不用担心隐私问题,速度也快。对于动漫风格的图片,DeepBooru的分析能力非常强,标签给得又多又准,这对于画二次元角色很有用。
- 缺点: CLIP生成的描述有时候比较简单,不如专门的工具详细。你需要自己安装和配置Stable Diffusion WebUI,对新手来说有一定技术门槛。
4. Taggpu
Taggpu 是一个专门为AI绘画服务的图片库网站。它有一个很实用的功能,就是上传图片后,系统会自动为图片打上一系列标签。这些标签实际上就是对图片元素的拆解,可以看作是一种提示词提取。
怎么用:
- 访问 Taggpu 网站。
- 上传你想要分析的图片。
- 上传后,网站会自动处理并显示一系列标签,包括画面主体、颜色、风格、构图等。
举个例子:
上传一张少女在花海中的照片,它可能会生成这些标签:1girl, flower, field, long hair, white dress, daylight, outdoors, from front, portrait。
它的优点和缺点:
- 优点: 专注于标签化,特别是对于动漫和插画风格的图片,标签体系非常成熟。 这些标签可以直接用在很多AI绘画工具里。网站本身也是一个巨大的灵感库,你可以看到别人的作品和他们使用的标签。
- 缺点: 它生成的不是一个完整的句子,而是一堆零散的标签。你需要自己把这些标签组织成通顺的提示词。对于写实或非动漫风格的图片,它的分析能力相对弱一些。
如何利用这些工具分析构图?
拿到这些反向生成的提示词后,不能只是简单地复制粘贴。你需要去分析里面的构图要素。
- 关注镜头和视角词: 留意像
cinematic lighting(电影感光照)、dramatic angle(戏剧性角度)、wide shot(广角镜头)、portrait(肖像)、from above(俯视)、low angle(仰视)这类词。这些词直接决定了画面的构图和叙事感。看到一张很有冲击力的图,分析出来的提示词里很可能有low angle,你就知道这种压迫感是怎么来的了。 - 分析主体和环境的关系: 提示词会告诉你画面里有什么,比如
a lone traveler standing on a cliff, overlooking a vast valley(一个孤独的旅行者站在悬崖上,俯瞰广阔的山谷)。这个描述本身就定义了主体(旅行者)和背景(山谷)的关系,是一种前景小、后景大的经典风景构图。 - 学习风格和艺术家如何影响构图: 有时候提示词里会出现
in the style of Hayao Miyazaki(宫崎骏风格)。这时候你就可以去研究宫崎骏的动画,会发现他的作品构图常常使用开阔的远景来表现自然,人物则置于其中。通过这种方式,你可以把一个抽象的艺术家名字和具体的构-图手法联系起来。
总的来说,没有哪个工具是完美的。Midjourney的 /describe 最智能,但有平台限制。CLIP Interrogator 在分析艺术风格上很强。Stable Diffusion WebUI 的工具则胜在本地化和对二次元的特化分析。把它们结合起来用,才能最有效地拆解出一张优秀作品的全部秘密。先用一个工具得到基础提示词,再用另一个工具补充细节,最后自己手动调整,这才是正确的使用方式。





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