AI绘画常见通用提示词在画面质量提升方面扮演着怎样的角色？

你是不是也遇到过，AI画出来的画总感觉有点“胶皮”感，不够精致？或者，你想要一个特定氛围的图，但不管怎么描述主体，出来的效果总是不对劲。这时候，就轮到那些看起来像“黑话”的通用提示词登场了。这些词，比如“masterpiece”、“8k”、“cinematic lighting”，并不描述你画面的具体内容，但它们却是把一张普通AI图变成一张好图的关键。

它们到底是怎么起作用的？这事得从AI模型的训练原理说起。像Stable Diffusion这样的模型，是在海量的图片和它们对应的文字描述（标签）上训练出来的。 在很多艺术网站上，那些被大量点赞、收藏的高质量图片，往往会被打上“masterpiece”（杰作）、“best quality”（最佳质量）或者“trending on artstation”（Artstation热门）这类标签。 于是，AI在学习过程中就建立了一种关联：这些词汇和高质量的视觉特征是绑在一起的。

所以，当你在提示词里加入“masterpiece”，你其实不是在命令AI“去创作一幅杰作”。你是在告诉它：“请生成一张在你的数据库里，那些被打上‘masterpiece’标签的图片所共有的那种风格、细节和质感的图片”。这是一种基于数据关联的模仿，而不是真正意义上的理解。

拆解通用提示词：它们分别在管什么？

通用提示词可以粗略地分成几类，每一类都像一个旋钮，调整着画面的不同方面。

1. 整体质量的“强心剂”

   • 关键词：masterpiece, best quality, high quality, absurdres
   • 作用：这些是最直接的质量提升词。它们的作用很宽泛，像是给AI下了一个“拿出最好水平”的指令。 它们会整体性地提升画面的清晰度、细节丰富程度和构图的合理性。比如，一张只用“a cat”生成的图可能平平无奇，但加上“masterpiece, best quality”之后，猫的毛发细节、光影和整体构图通常会立刻好上一个档次。

2. 清晰度和细节的“放大镜”

   • 关键词：8k, 4k, UHD, highly detailed
   • 作用：很多人误以为用了“8k”，生成的图片分辨率就是8k。其实不是这样，输出图片的分辨率是在软件里设置的。这类词的作用是告诉AI，去模仿那些通常在8k或4k分辨率下才能看清的细节和纹理。 比如，皮肤的毛孔、布料的纹理、金属的划痕等等。用了“highly detailed”，AI就会尝试在画面里填充更多的细节信息。

3. 氛围和光影的“调光师”

   • 关键词：cinematic lighting, volumetric lighting, god rays, soft light, studio lighting
   • 作用：光影是画面的灵魂。 “Cinematic lighting”（电影光效）能立马给画面带来故事感和戏剧性，通常会加强明暗对比。 “Volumetric lighting”（体积光）则能制造出光线穿过烟雾或尘埃的感觉，也就是我们常说的“丁达尔效应”。 “Studio lighting”（影棚灯光）则会让主体被照亮得更均匀、专业，适合生成肖像或产品图。

4. 风格和媒介的“任意门”

   • 关键词：unreal engine, octane render, trending on artstation, digital painting, photography
   • 作用：这些词是快速切换到某个特定“画风”的捷径。比如，“unreal engine”（虚幻引擎）或“octane render”（Octane渲染器）会让画面呈现出逼真的3D游戏或CG渲染的质感。而“trending on artstation”则是一个非常实用的词，它会引导AI去模仿艺术网站Artstation上当前流行的那种高质量、充满想象力的数字艺术风格。

5. 摄影技巧的“模拟器”

   • 关键词：depth of field (DOF), bokeh, wide angle, shot on 70mm
   • 作用：这类词模拟了真实世界中的相机镜头效果，能有效增加画面的真实感和专业度。 “Depth of field”（景深）或“bokeh”（焦外虚化）可以让背景模糊，从而突出主体，这在画人像时特别有用。 “Wide angle”（广角）则能创造出更有张力的构图。

负向提示词：告诉AI不要做什么

除了告诉AI你想要什么（正向提示词），同样重要的是告诉它你不要什么。 这就是负向提示词（Negative Prompts）的作用。AI绘画经常出现一些通病，比如画崩的手（多一根或少一根手指）、奇怪的解剖结构、模糊的五官、多余的肢体等等。

在负向提示词框里填上 deformed, malformed hands, extra fingers, blurry, low quality, jpeg artifacts, worst quality 这类词，就相当于给AI的创作加了一个“过滤器”。 AI在生成图像的每一步，都会尽量避开这些词所描述的特征。 合理使用负向提示词，能极大地清洁画面，减少返工的次数。

如何正确使用：不是堆得越多越好

看到这里，你可能会想，那我把所有好词都堆上去不就行了？其实不行。

• 避免“关键词鸡尾酒”：当你的提示词里有几十个质量和风格词时，它们之间可能会互相冲突，或者让AI感到困惑，不知道该听哪个的。 结果可能是一张风格四不像、效果平庸的“缝合怪”图片。提示词应该清晰、有重点。
• 权重是关键：在很多AI绘画工具里（比如Stable Diffusion WebUI），你可以给提示词加上权重。例如，(cinematic lighting:1.2) 就是把“电影光效”这个词的权重提高了20%。当你希望某个效果特别突出时，调整权重比单纯地堆砌更多关键词要有效得多。
• 不同模型，不同“食谱”：一个在通用模型上效果很好的提示词组合，在专门用来画二次元或写实照片的模型上可能就不适用了。因为每个模型都是用不同的数据集训练的，它们对同一个词的“理解”也不同。有些模型本身就已经被训练得能产出高质量图像，再加一堆“masterpiece”之类的词反而效果不佳。
• 从通用到具体：通用提示词是打基础的，它们能帮你快速达到一个不错的基准线。但想要创作出真正独特、符合你想法的作品，最终还是要靠具体的描述。与其用一个宽泛的“highly detailed”，不如直接描述你希望哪里有细节，比如“intricate filigree on the armor”（盔甲上复杂的金属花丝）或者“subtle wrinkles around the eyes”（眼周细微的皱纹）。这样的描述给AI的指导更明确，也更能激发它的创造力。

说到底，这些通用提示词就像是做菜时的盐和酱油。它们是基础调味料，能让菜肴变得美味，但决定一道菜最终风味的，还是主要的食材和你独特的烹饪手法。它们是强大的工具，但不是魔法。理解它们如何工作，并有选择地、有侧重地使用它们，才能真正驾驭AI这个画笔。