文本提示词和视觉提示词在写法上有什么根本区别？

嘿，老铁！最近AI这块儿真是越来越热闹了，尤其是各种生成式模型，像AI绘画什么的，简直是层出不穷。很多人都在玩，但玩着玩着就发现一个问题：同样是给AI“指令”，为啥文本提示词和视觉提示词写起来感觉完全不一样呢？这背后到底有什么根本区别？今天咱们就来好好聊聊这个。

文本提示词：用语言雕刻想象力

你想啊，我们平时跟人沟通，最直接的方式就是说话，或者写字。文本提示词（Text Prompt）就是这个道理，它是你用自然语言给AI下达的指令，让它根据你的描述去生成东西。比如，你想让AI画一张图，你就会写：“一个穿着宇航服的猫咪，在月球上，背景是地球，超现实主义风格，8K高清。” 你看，这里面有主体、有场景、有风格、有画质要求，这些都是用文字来表达的。

写文本提示词，其实就像是在给一个特别聪明但没有“画面感”的朋友讲故事。你得把所有细节都交代清楚，而且越具体越好。比如，你不能只说“一只猫”，你得说“一只优雅的暹罗猫，蓝眼睛，坐在窗台上，沐浴在温暖的阳光中”。这样AI才能更好地理解你的意图，生成更接近你想象的图片。

这里有几个“写法”上的特点：

• 关键词堆砌和权重调整： 你会发现很多AI绘画的提示词，都是一堆关键词用逗号隔开，比如“赛博朋克城市，霓虹灯，未来感，雨夜，高细节，电影级光照”。每个词都是一个信息点，AI会根据这些词去联想和匹配它训练过的数据。有些平台甚至允许你给关键词设置权重，比如在Midjourney里，你可以用括号和数字来强调某个词的重要性，让AI更“重视”它。
• 结构化描述： 有些AI模型更喜欢结构化的提示词。比如，你可以先写主体，再写环境，然后是光照、颜色、构图和风格。就像一份简报，条理清晰，AI更容易“抓重点”。甚至有些指南会建议你把最重要的信息放在提示词的前面，因为AI模型往往会给开头的词语更高的权重。
• “魔法词”和负面提示词： 圈子里还流传着一些“魔法词”（magic words），比如“artstation”、“Unreal Engine”、“octane render”这类词，据说加上能让图片质量瞬间提升一个档次。同时，你也可以告诉AI你“不想要”什么，这就是负面提示词（Negative Prompt），比如“丑陋、变形、模糊”等，这样可以避免生成不理想的元素。

从根本上说，文本提示词是基于语言理解的。AI模型通过大量的文本和图像数据训练，学会了词语和图像特征之间的对应关系。你写的每一个字，AI都在尝试将其映射到它“见过”的图像概念上。这是一个从抽象的语言描述到具象的视觉呈现的过程。

视觉提示词：用画面引导画面

那视觉提示词（Visual Prompt）又是怎么回事呢？顾名思义，它不是文字，而是图片。你直接给AI一张参考图，让它以此为基础去生成新的图像。这和文本提示词的逻辑完全不同。

举个例子，你想给一张照片换个风格，但保持照片里人物的姿势不变。这时候，你就可以把这张照片作为视觉提示词输入AI，然后可能再配上一些文字提示词来指定风格，比如“油画风格”。AI会从你的照片中提取关键的视觉信息，比如人物的姿态、物体的轮廓、场景的深度等，然后结合文字指令去生成新的图片。

这里不得不提ControlNet这个技术，它简直是视觉提示词的“代言人”。ControlNet允许你通过各种“控制图”来精细地控制AI生成图像的结构和内容。

• 姿态控制： 你可以上传一张人物照片，ControlNet能从中提取出骨骼姿态，然后让AI生成一个全新的人物，但姿态和你的参考图完全一致。
• 边缘和轮廓： 你可以上传一张草图，或者让ControlNet从照片中提取边缘线条（比如Canny边缘检测），AI就会根据这些线条生成新的图像，但保持原有的轮廓结构。这就像你给AI一个“线稿”，让它来上色和填充细节。
• 深度信息： 甚至是图片的深度信息，ControlNet也能提取出来，让AI在生成新图像时，保持原有的空间关系和透视。
• 图像作为风格或内容参考： 除了ControlNet，还有一些图像提示（Image Prompts）是直接用图片作为风格或者内容参考。比如，你给一张风景图，让AI生成一张“类似风格”的肖像画；或者你给一张人物图片，让AI生成一个“具有相同角色特征”的新人物。

视觉提示词的写法，或者说“提供方式”，更像是给AI一个“视觉蓝图”。它操作的是图像的底层结构和特征，比如像素、边缘、颜色分布、空间关系等。AI模型不是通过理解你的语言来想象画面，而是直接从像素层面去分析和借鉴你提供的参考图像。它是一个从具象的视觉输入到另一个具象的视觉输出的过程。

根本区别：从语义到像素的“语言”

总结一下，文本提示词和视觉提示词在写法上的根本区别，在于它们与AI模型沟通的“语言”和“层面”不同：

1. 输入形式与抽象程度：

   • 文本提示词是用人类的自然语言（文字）作为输入。语言是高度抽象的，它通过符号来指代概念。你在写提示词的时候，是在将你脑海中的抽象概念（比如“一朵盛开的蓝色玫瑰”、“赛博朋克风格”）转化成AI能够理解的词语和短语。AI模型再通过其训练，将这些抽象的语义映射到具体的视觉特征上。这是一个从语义层面切入的创作方式。
   • 视觉提示词是用图像（像素数据）作为输入。图像是具象的，它直接包含了视觉信息。你在提供视觉提示词的时候，是在直接给AI一个视觉上的参考，让它从这些具体的像素数据中提取结构、颜色、构图等信息。这是一个从像素层面或结构层面切入的创作方式。

2. 控制粒度与方式：

   • 文本提示词的控制，更多是在宏观的、概念性的层面。你可以指定主体、场景、风格、情绪等，但很难精确控制到像素级的细节，比如“猫咪的左爪必须抬起15度”这种。如果文字描述不够具体，AI就有很大的自由发挥空间。
   • 视觉提示词则提供了更精细、更底层的控制。通过ControlNet这类工具，你可以精确地控制生成图像的姿态、边缘、深度等结构信息。它更像是在提供一个“框架”或“骨架”，然后让AI在这个框架内进行风格和细节的填充。这使得你在某些特定任务上，比如姿势保持、风格迁移时，能够获得更高的精准度。

3. AI模型的工作原理：

   • 处理文本提示词的AI模型，核心在于理解语言的语义。它需要建立起“单词”与“图像特征”之间的复杂关联。
   • 处理视觉提示词的AI模型，比如ControlNet，则是在扩散模型的基础上，额外增加了一个“条件控制”的网络层。这个网络层专门负责从输入的图像中提取特定的结构信息（比如边缘图、骨骼点），并用这些信息来指导图像的生成过程，确保生成结果在结构上与输入图像保持一致。它是在原有的文本到图像生成基础上，增加了视觉信息的“约束”。

所以，你看，虽然都是“提示词”，但它们俩的“基因”完全不一样。文本提示词是从抽象概念出发，用语言去“描述”你想要的画面；而视觉提示词则是从具象画面出发，用图片去“引导”或“约束”新的画面。理解了这一点，你就能更好地选择合适的“武器”，在AI创作的道路上走得更远，生成出真正让你眼前一亮的作品。