如何使用AI插画风格提示词生成具有特定艺术家风格的插画？

你好，朋友。今天我们来聊聊一个特别有意思的话题：怎么让AI画出来的插画，带着某个特定艺术家的味道。听起来有点像魔法，但其实，掌握一些技巧，你也能让AI变成你的专属艺术助理，甚至能模仿你喜欢的艺术家风格。

首先，咱们得明白，AI绘画工具，比如Midjourney、Stable Diffusion或者DALL-E 3，它们不是真的“懂”艺术家的风格，它们是通过学习大量的图像数据，来识别和重现某些视觉模式。当你给它一个提示词，它就尝试根据这些模式来生成图像。所以，关键在于，我们怎么把艺术家的风格“翻译”成AI能理解的语言。

第一步：解构艺术家的风格

在你着急输入提示词之前，先停下来，好好研究一下你想要模仿的艺术家。想一想，是什么让他们的作品如此独特？这可不是一两个词就能概括的。你需要从几个维度去分析：

• 媒介和技法：他们用什么画？油画、水彩、素描、版画，还是数字绘画？他们下笔是粗犷还是细腻？笔触是明显还是平滑？比如，梵高就以其厚重的颜料和旋涡状的笔触闻名。莫奈则以捕捉光影瞬间印象、松散笔触为特色。
• 色彩运用：他们喜欢用鲜艳的色彩，还是柔和的色调？冷色多还是暖色多？有没有特别的配色方案？比如，野兽派画家就以大胆、非自然的色彩使用而闻名。
• 构图和布局：他们的作品构图是平衡、对称，还是动态、不对称？画面元素是怎么安排的？是注重细节，还是更偏向整体氛围？
• 光线和氛围：作品里的光线是明亮、戏剧化，还是柔和、朦胧？整体氛围是欢快、宁静，还是忧郁、神秘？比如，伦勃朗就擅长用“明暗对照法”来营造戏剧化的光影效果。
• 主题和内容：虽然AI主要是模仿视觉风格，但有时艺术家的主题也会影响整体风格。他们画什么居多？风景、人物、静物，还是抽象题材？
• 其他特色：有没有一些特别的视觉符号、图案或纹理是他们独有的？

把这些都想清楚，甚至可以写下来，越具体越好。比如说，如果你想模仿宫崎骏吉卜力工作室的风格，你可能会想到“柔和的色彩”、“手绘感”、“奇幻场景”、“注重自然细节”等等。

第二步：开始构建你的提示词（Prompt）

有了前面的分析，现在我们可以开始写提示词了。一般而言，一个好的AI绘画提示词包含几个关键部分：主体、修饰词、风格、光影、构图和画质等。

1. 直接点名艺术家：
   最直接的办法，就是在提示词里直接加上艺术家的名字，后面可以跟上“style”、“风格”或者“by [艺术家名字]”。例如，“A cat in the style of Vincent van Gogh”（梵高风格的猫）。
   这招对一些风格非常鲜明的艺术家特别管用，像梵高（Vincent van Gogh）、毕加索（Picasso）、莫奈（Monet）、达利（Salvador Dalí）或者宫崎骏（Studio Ghibli）。很多AI模型都对这些知名艺术家的风格做了大量训练，所以识别起来会比较准确。

2. 加入描述性关键词：
   光有艺术家的名字可能不够，因为AI可能只是抓住了表面的东西。这时候，就需要把你第一步分析出来的具体特点加进去。使用形容词和副词来描述色彩、笔触、构图、光线等元素。
   比如，你想模仿梵高的星空，你可以说：“A starry night sky, in the style of Vincent van Gogh, with swirling brushstrokes, thick impasto, vibrant blues and yellows, dramatic lighting.” （梵高风格的星空，带有旋涡状的笔触，厚重的颜料，鲜艳的蓝黄，戏剧性的光线。）
   再比如，你要“印象派风格，海边村庄，红顶白墙房屋，蓝天白云，几只海鸥飞过。” AI就会尝试生成这种感觉的画面。

3. 指定媒介和技术：
   “油画（oil painting）”、“水彩画（watercolor）”、“铅笔素描（pencil sketch）”、“数字绘画（digital painting）”、“矢量插画（vector art）”这些词能明确你想要的效果。比如，如果你想让图像看起来像古典油画，可以加上“oil painting, realistic, dramatic lighting, high detail”。

4. 混合风格：
   有时候，你可能想创造一种独一无二的风格，比如把两个艺术家的风格结合起来，或者把某个艺术家的风格和某个艺术运动结合起来。例如，“A futuristic city in the style of H.R. Giger and Zdzislaw Beksinski”（吉格和贝克辛斯基风格的未来城市）。这会产生意想不到的奇妙效果。不过，这需要更多的尝试和调整，不是每次都能完美融合。

5. 负面提示词（Negative Prompts）：
   别忘了负面提示词，它们能告诉AI你不想要什么。比如，你想要干净的线条，就可以加上“blurry, low quality, distorted, messy” （模糊的，低质量的，扭曲的，凌乱的）。这有助于AI排除掉不符合你预期的元素，让结果更纯粹。

第三步：实战演练与迭代

写好提示词只是开始，接下来是真正的实验环节。

1. 从小范围开始：
   不要一开始就堆砌一堆复杂的词。可以先从艺术家名字加上主体开始，比如“a landscape, by Claude Monet”。看看AI生成了什么。

2. 逐步细化：
   根据第一步的分析，以及AI生成的结果，逐步添加细节。如果画面太模糊，可以加“detailed, high resolution”；如果色彩不对，可以加“vibrant color palette”或者“muted tones”。
   比如，你想生成一个赛璐璐风格的机甲战斗画面，可以尝试：“赛璐璐风格，机甲战斗，鲜艳色块，黑色轮廓线，漫画分镜，动态pose。”

3. 利用工具的特定参数：
   不同的AI绘画工具有自己的特定参数，可以帮助你更好地控制风格。

   • Midjourney：可以使用 --style raw 来减少模型自带的美学偏好，让艺术家风格更突出。也可以使用 :: 来给提示词中的不同部分设置权重，例如 portrait of a woman :: in the style of Van Gogh :: 1.5，这样“梵高风格”的权重就会更高。Midjourney的--sref指令还可以通过参考现有图像的风格，实现图生图的风格迁移。
   • Stable Diffusion：它也有强大的提示词权重控制。你可以用括号来增加权重，比如 (van Gogh style:1.2)，或者用方括号来减少权重。它还有ControlNet这样的插件，可以更精准地控制构图和风格迁移。
   • DALL-E 3：通常以其对自然语言理解的优秀能力而闻名，直接描述往往就能取得不错的效果。

4. 观察与调整：
   每次生成图片后，仔细观察哪里符合预期，哪里不符合。然后修改提示词，再生成。这是一个反复试验的过程。有时候，仅仅是调整词语的顺序，或者替换一个同义词，就能带来很大的变化。保持耐心，多尝试。

一些进阶小技巧和注意事项

• 参考社区作品：很多AI绘画平台都有社区展示功能，你可以看看别人是怎么写提示词来生成特定风格的图片的。这是学习的好地方。
• 训练LoRA模型：如果某个艺术家或者某种风格是你的长期需求，而且AI模型本身对这种风格的理解不够深入，你甚至可以自己训练一个LoRA（Low-Rank Adaptation）模型。这需要一些技术知识和数据，但能让你对风格的控制达到一个很高的水平。
• 伦理和版权：我们在模仿艺术家风格的时候，尤其要注意伦理和版权问题。虽然AI生成是新的创作，但如果直接复制在世艺术家的风格并用于商业用途，可能会有争议。最好是学习其精髓，融入自己的想法，创造出带有自己印记的新作品。
• AI的局限性：AI再强大，也不是完美的。它可能无法捕捉到艺术家作品中那些微妙的情感、思想或者独特的“人味儿”。所以，我们把它当成一个工具，而不是替代品。

说到底，用AI生成特定艺术家风格的插画，就是一场与AI的“对话”。我们通过精心的提示词，把自己的想法和对艺术家风格的理解传达给它。多尝试，多观察，多思考，你就能让AI更好地帮你实现创意。它就像一个勤奋的学生，你教得越清楚，它学得就越像样。