生成美女提示词时，如何避免过度美化和脸部同质化的问题？

AI生成的脸之所以看起来假，一个主要原因就是皮肤过于光滑，像塑料一样。 这不是AI不行，而是我们的指令不够精确。默认情况下，AI倾向于生成它“认为”最理想化的结果，这种结果往往是基于网络上大量精修过的商业照片和插画，所以皮肤光滑无瑕。要打破这种“完美”，我们就得主动往提示词里添加真实世界的“不完美”。

第一步，也是最直接的一步，就是在提示词里加入描述真实皮肤质感的词。别只说“一个女人”，要说“一个有雀斑的女人”。AI模型在处理“雀斑”这个词时，会自动降低皮肤的光滑度，让整体看起来更真实。

这里有一些可以直接用的词，加进去就能看到效果：

• 基础质感词：realistic skin texture (真实的皮肤纹理), detailed skin (有细节的皮肤), visible skin pores (可见的毛孔)。这些词是告诉AI，我不要光滑的塑料表面，我要看到皮肤的细节。
• 增加“瑕疵”的词：freckles (雀斑), wrinkles (皱纹), slight acne (轻微的粉刺), skin blemishes (皮肤瑕疵), uneven skin tone (不均匀的肤色)。这些词非常管用，因为它们直接指向了那些在商业修图中会被去掉的特征。 比如，一个提示词里包含“42岁的母亲，眼袋明显”，生成的人像就会带有自然的疲惫感和岁月痕迹，一下子就真实了。
• 描述状态的词：natural skin (自然皮肤), unretouched photo (未修图的照片)。 这两个词像是在给AI一个指令，告诉它模仿一种未经处理的、原始的成像风格，这能有效避免过度美化。

举个例子，一个很普通的提示词可能是：“a portrait of a beautiful woman”。

现在我们把它改一下：“a portrait of a 40-year-old woman, unretouched photo, detailed skin with visible pores, slight wrinkles around the eyes, looking directly at the camera”。

第二个版本生成的图像会比第一个真实得多。因为我们给了AI足够多的信息，让它知道我们追求的不是商业广告里的那种“完美”。

除了直接描述皮肤，我们还可以换个思路，像个摄影师一样去思考。一张照片的真实感，很大程度上取决于光线和拍摄方式。AI模型里储存了海量真实照片的数据，只要我们用摄影的语言去跟它沟通，它就能调动这些数据，生成更像真实拍摄的照片。

可以试试在提示词里加入这些元素：

• 光线描述：不要用“明亮的光”，试试更具体的，比如soft natural light (柔和的自然光), golden hour lighting (黄金时刻的光线), soft shadows (柔和的阴影)。 真实世界的光线很少是均匀完美的，有光就有影，描述光影能极大地提升真实感。
• 相机和镜头参数：加上相机型号或者镜头规格，比如shot on Fujifilm (富士相机拍摄), 85mm lens, f/1.8。 不同的镜头会产生不同的景深和畸变效果，比如f/1.8的大光圈会带来背景虚化 (bokeh)，这会让主体看起来更突出，也更符合真实摄影的逻辑。
• 拍摄手法：用close-up (特写), candid shot (抓拍) 这类词，可以引导AI生成构图更自然、表情更生动的图像，而不是像模特摆拍那样僵硬。

我们再把刚才那个提示词升级一下：“candid shot of a 40-year-old woman, unretouched, detailed skin with visible pores, soft natural light creating soft shadows on her face, 85mm lens, f/1.8”。

这样一来，AI不仅知道要画一个什么样的“人”，还知道要用什么样的方式去“拍”她。最终结果的真实感会再上一个台阶。

还有一个很实用的方法，就是用否定提示词 (negative prompt) 告诉AI我们不想要什么。这就像是给创作划定边界，防止它走向我们不希望的方向。很多AI绘画工具都有这个功能。

在处理过度美化的问题时，可以在否定提示词里加入：

• perfect skin, flawless, smooth skin (完美的皮肤，无瑕，光滑的皮肤)
• airbrushed, retouched, photoshop (喷枪修饰，精修，PS)
• 3D, render, cartoon, anime (3D，渲染，卡通，动漫)

加上这些否定词，AI就会刻意避开生成那些看起来像CG或者经过重度后期处理的图像，从而保留更多真实感。

解决了过度美化，我们再来谈谈脸部同质化。这个问题，很多人称之为“AI脸”或“网红脸”，生成的美女虽然好看，但都像是同一个模子刻出来的。 这主要是因为训练模型的数据集偏差，以及用户使用了过于宽泛的提示词，比如“一个漂亮的女孩”。 AI在面对这种模糊指令时，会倾向于生成一个最大众化、最不容易出错的“平均脸”。

要解决这个问题，核心思路和上面一样，就是“具体化”，给AI一个清晰、独特的人物设定。

第一步，给角色一个明确的身份背景。不要只说“一个女人”，而是具体描述她的：

• 种族或国籍：比如a Spanish woman (一个西班牙女人), a woman from Japan (一个来自日本的女人)。这会直接影响角色的五官、肤色和整体气质。
• 年龄：明确说出年龄，比如a 25-year-old woman (25岁的女人) 或者a woman in her late 30s (一个三十多岁的女人)。 不同年龄段的面部特征是完全不同的。
• 名字：甚至可以尝试给角色起个名字，比如a woman named Maria。 这听起来有点玄学，但有时候加入一个具体的名字，能让AI更好地构建一个独立的角色形象，而不是一个泛泛的“女人”。

第二步，是深入刻画五官细节。把脸拆开来描述，细节越多，生成的形象就越独特。可以描述：

• 脸型：a round face (圆脸), a square jaw (方下巴), high cheekbones (高颧骨)。
• 眼睛：deep green eyes (深绿色的眼睛), almond-shaped eyes (杏仁眼), droopy eyelids (下垂的眼皮)。
• 鼻子：a sharp nose (高挺的鼻子), a button nose (小巧的鼻子)。
• 嘴巴：thin lips (薄嘴唇), a full lower lip (饱满的下唇)。

比如，一个基础的提示词是：“a beautiful woman”。这很可能会生成一张标准网红脸。

我们来丰富一下：“photo of a 32-year-old Irish woman named Aoife, she has a round face, high cheekbones, deep green eyes, and lots of freckles across her sharp nose”。

这个提示词包含了国籍、年龄、名字和具体的五官特征，AI就很难再给你一张千篇一律的脸了。它必须根据这些严格的限定去创造一个新面孔。

最后，让角色“活”起来。一个有情绪、有故事的人，自然就不是一张空洞的脸。通过描述表情和所处的环境，可以极大地增加角色的独特性。

• 添加表情：词汇要具体，不要只用smiling (微笑)，可以试试laughing with a genuine smile, eyes closed (发自内心地笑着，眼睛都闭上了)，或者a sad and somber expression (悲伤忧郁的表情)。 情绪是高度个人化的，具体的表情会让脸部肌肉呈现独特的状态。
• 设定场景和动作：把角色放到一个具体的场景里去做一件事，比如“a woman laughing at a joke, in a cozy room” (在一个舒适的房间里，一个女人正在听了笑话后大笑)。 这种带有叙事感的描述，能引导AI生成一个特定瞬间的、有故事感的面孔，而不是一张静态的肖像照。

总的来说，避免过度美化和脸部同质化的关键，就是用更具体、更真实、更多维度的信息去约束AI。把它当成一个沟通者，而不是一个只会执行模糊命令的机器。你给的信息越丰富、越接近现实世界，它回馈给你的图像，就越有可能摆脱那种一眼假的“AI感”。