AI绘图中文关键词提示词是越长越好，还是越精炼越好？

AI绘图的提示词（Prompt），到底是越长越好，还是越精炼越好？

这个问题其实问得不对。

这就好像在问，做菜是把火开到最大好，还是用小火慢炖好？答案得看你要做什么菜。AI绘图也一样，问题的核心不是长度，而是你到底想干什么。你是想要AI给你一个惊喜，还是想让它精确地把你脑子里的画面画出来？这两个目的，决定了你和AI沟通的方式。

先说长提示词。什么时候需要它？答案是：当你需要精确控制画面的时候。

AI本身没有创造力，它只是一个基于海量数据训练出来的、极其强大的模仿者和缝合怪。你给它的指令越模糊，它自由发挥的空间就越大，结果也就越随机。反过来，你给的细节越多、指令越清晰，它能“乱跑”的空间就越小，也就越能生成你想要的东西。

所以，长提示词的本质，不是为了“长”，而是为了“具体”。

一个有效的长提示词，通常包含了几个核心部分，你可以把它们想象成一块块乐高积木，通过组合来搭建你想要的画面：

1. 主体 (Subject): 这是画面的核心，你要画什么？一个人？一只猫？还是一艘飞船？这是最基础也是最重要的部分。
2. 媒介 (Medium): 你希望这张图看起来像什么？一张照片？一幅油画？还是动漫截图？比如“照片(photo)”、“插画(illustration)”、“油画(oil painting)”。
3. 风格 (Style): 想要什么样的艺术风格？是梵高那样的笔触，还是赛博朋克的霓虹灯感觉？比如“印象派(impressionism)”、“蒸汽朋克(steampunk)”、“吉卜力工作室风格(in the style of Studio Ghibli)”。
4. 环境 (Environment): 主体在什么地方？室内、室外、月球上还是深海里？
5. 光照 (Lighting): 光线是决定画面氛围的关键。是柔和的晨光，还是戏剧性的舞台灯光？比如“电影感光线(cinematic lighting)”、“体积光(volumetric light)”、“黄金时刻(golden hour)”。
6. 颜色 (Color): 你想让画面呈现什么色调？鲜艳的、柔和的、还是黑白的？“鲜艳的色彩(vibrant colors)”、“柔和的色调(muted colors)”、“单色(monochromatic)”。
7. 构图 (Composition): 你希望从哪个角度看这个主体？是特写，还是远景？“特写(close-up)”、“广角镜头(wide-angle shot)”、“鸟瞰视角(bird’s-eye view)”。

我们来看一个实际的例子。

假如你只想画一只猫，你输入“a cat”。AI可能会给你一张很普通的猫的照片，风格随机，背景随机。这不是你想要的。

于是你开始加“积木”，让它变具体：
* 第一步，明确主体和媒介： “一只橘猫的照片(a photo of a ginger cat)”。现在AI知道了主体是一只橘猫，而且形式是照片。
* 第二步，添加动作和环境： “一只橘猫在书架上睡觉的照片(a photo of a ginger cat sleeping on a bookshelf)”。画面开始有故事感了。
* 第三步，设定光照和氛围： “一只橘猫在洒满阳光的书架上睡觉的照片，温暖的午后光线，电影感(a photo of a ginger cat sleeping on a sun-drenched bookshelf, warm afternoon light, cinematic)”。画面的感觉立刻就出来了。
* 第四步，加入构图和画质要求： “特写镜头，一只橘猫在洒满阳光的书架上睡觉的照片，温暖的午后光线，电影感，景深，8K，细节丰富(close-up shot, a photo of a ginger cat sleeping on a sun-drenched bookshelf, warm afternoon light, cinematic, depth of field, 8K, highly detailed)”。

你看，这个提示词变长了。但它的每一部分都不是废话，都在给AI一个明确的限制，告诉它“你要这样，不要那样”。这就是长提示词的意义：为了控制。当你需要为工作项目生成一张符合特定要求的图片时，这种方法是必须的。

那么，是不是说短提示词就没用了？当然不是。

短提示词最大的作用是“探索”和“激发灵感”。

当你脑子里没有具体画面，或者就想看看AI能搞出什么花样时，短小、甚至有点抽象的提示词效果最好。你只给AI一个核心概念，剩下的让它去关联数据库里成千上万的图像，然后“猜”你可能喜欢什么。

比如，你输入“宇宙海洋(cosmic ocean)”。这是一个很抽象的概念。AI会怎么理解？它可能会把星云的绚烂色彩和海洋的波涛质感结合起来，生成一张你从未想象过的奇幻景象。你甚至可以只用一个表情符号，比如“👽”，然后看看会出来什么。

这种方式的优点是充满惊喜。你放弃了控制，得到了随机性带来的乐趣。很多艺术家的创作流程就是这样，用一个简单的想法作为起点，然后根据AI生成的几张图，挑选出最有感觉的一张，再围绕它进行修改和细化。

但是，短提示词也有它的问题。由于指令模糊，结果可能完全偏离你的预期。而且，不同AI模型对同一个短词的理解也天差地别。Midjourney的默认风格非常华丽，你给它一个简单的词，它也能给你包装得很漂亮。但换成原生的Stable Diffusion，可能出来的就是一张平平无奇的图。

说到这里，我们该回到最初的问题了。真正的关键，既不是“长”，也不是“短”，而是“有效”。一个有效的提示词，就是能让AI准确理解你意图的指令。而提高有效性的核心，是“迭代”和“精炼”。

很少有人能一次就写出完美的提示词。AI绘画更像是一场你和AI的对话，你提出一个想法，它画出来给你看，你根据结果再调整你的想法。

这是一个更真实的流程：

1. 从核心开始： 先用一个简单的短语开始，比如“森林里的小屋(a cabin in the forest)”。
2. 生成并观察： 生成4张图。你可能会发现，AI画的小屋太现代了，你不喜欢。或者森林的感觉太阴暗了。
3. 迭代和调整： 现在开始修改提示词。你不喜欢现代小屋，那就加上“质朴的(rustic)”。你觉得太暗，那就加上“阳光穿过树林(sunbeams filtering through the trees)”。新的提示词变成了：“质朴的小屋在森林里，阳光穿过树林(a rustic cabin in the forest, sunbeams filtering through the trees)”。
4. 继续精炼： 重新生成。这次好多了，但你觉得风格还不够突出。你想起某个画家的风格，于是你又加上“in the style of Hayao Miyazaki”（宫崎骏风格）。
5. 最终调整： 如果你还想控制得更细，可以调整词语的顺序。在大多数AI模型里，越靠前的词权重越高。 “宫崎骏风格的森林小屋”和“森林小屋，宫崎骏风格”，出来的结果可能会有细微差别。前者可能更强调风格，后者则更强调主体。

在这个过程中，提示词的长度是动态变化的。有时候你需要加词来明确细节，有时候你需要删掉某个词，因为它对画面产生了你不想要的干扰。比如你加了“有窗户(with windows)”，结果AI在屋顶上也画了窗户，那你可能就要换个说法，或者干脆删掉它。

最后，还要考虑不同平台的“方言”。Midjourney对自然语言的句子理解得不错，而Stable Diffusion则更习惯用逗号隔开的关键词标签(tags)。 同时，它们都有一个处理上限。比如Midjourney对60个单词之后的提示词就不那么敏感了，而Stable Diffusion的上限大约是75个token（token不完全等于单词）。 写得太长，超出部分可能会被AI直接忽略掉。

所以，别再纠结提示词是长是短了。把注意力放在“我想要什么”和“我该如何清晰地告诉AI”这两个问题上。如果你想要的是一张“穿着宇航服的猫在月球表面弹吉他，背后是地球，照片风格，高细节”，那你就必须把这些都写清楚，提示词自然就长了。如果你只是想找点乐子，看看AI的想象力，那“月球摇滚猫”可能就足够了。

最终，你不是在写诗，也不是在堆砌辞藻，你是在给一个超级计算机下达指令。清晰、准确、有条理，才是最重要的。