AI绘图提示词是模型设定的吗，还是用户可以完全自由创造？

AI绘图的提示词（Prompt），这东西到底是模型提前设定好的，还是我们用户可以天马行空地随便写？

答案是：你可以完全自由创造，但模型能不能画出来、画成什么样，这背后有一套规则在起作用。

这不矛盾。

你可以输入任何你能想到的词，甚至是胡言乱语，模型都会尝试去理解和执行。但是，它最终能画出什么，取决于它“学习”过的海量数据和它本身的“思考”方式。所以，这既是自由的，也是有迹可循的。

我们来拆开看看这到底是怎么回事。

首先得明白，AI绘图模型，比如Midjourney或者Stable Diffusion，它们本身不认识“苹果”这个词。它们不“知道”苹果是圆的、能吃、有红色或绿色。它们所“知道”的，是“苹果”这个词在它们学习的上亿张图片和对应的文字描述中，通常和哪些像素组合在一起。

这个过程叫作“训练”。开发者会用海量的图片和描述这些图片的文字去“喂”给模型。比如，一张照片下面写着“a red apple on a wooden table”（一个红苹果在木桌上）。模型会同时分析图片里的像素和文字里的词。当它见了成千上万张带有“apple”这个词的图片后，它就开始把“apple”这个词和一堆代表着“苹果样子”的像素特征联系起来。

所以，当你输入一个提示词时，AI做的事情大致是这样的：

1. 解析你的文字：它会用一个叫文本编码器（Text Encoder）的东西把你写的词“翻译”成一串数字，也就是向量。这串数字代表了你这些词在模型“知识库”里的数学表示。
2. 图像生成：模型会根据这串数字，在一个充满随机噪点的画布上，一步步把符合这些数字特征的像素“画”出来，直到噪点变成一张清晰的图像。这个过程很像我们对着一团模糊的影子，慢慢辨认出它的轮廓和细节。

理解了这个基础，我们再回来看提示词的自由度问题。

你的创造是完全自由的，但模型的回应不是。

你可以写“一个骑着独角兽在月球上吃披萨的宇航员”，模型大概率能画出来。因为它在训练数据里见过“宇航员”、“独角兽”、“月球”和“披萨”，它能把这些概念的视觉特征组合起来。虽然它可能没见过一模一样的场景，但它有能力进行“想象”和拼接。

但如果你输入一串它完全没见过的、或者现实世界不存在的、非常抽象的描述，比如“一个充满着‘嘀哩咕噜’感觉的星期二下午”，那结果就很难预料了。模型会尽力去解析“嘀哩咕噜”和“星期二下午”这两个概念。它可能会去寻找训练数据里和这些词语沾边的图片，但因为这种描述太模糊，最终生成的图片可能就是一堆不知所云的色块。

所以，写提示词，本质上是在和模型的“知识库”对话。 你得用它能听懂的语言，去调动它记忆里的那些视觉元素。

写好一个提示词，其实是有方法的。它不像许愿，说一句话就完事了。一个好的提示词通常包含几个核心部分：

• 主体 (Subject)：你最想画的核心东西是什么？一个人？一只猫？一栋建筑？这是最重要的部分。
• 媒介/风格 (Medium/Style)：你希望这张图看起来像什么？是照片、油画、水彩画、动漫截图，还是某个特定艺术家的风格？比如，你可以加上“photo”（照片）、“oil painting”（油画），或者“in the style of Van Gogh”（梵高风格）。加上这些词，能直接影响画面的质感和整体感觉。
• 环境/背景 (Environment/Background)：主体在什么地方？在森林里？在城市街道上？还是在太空里？背景的描述能让画面更完整。
• 构图/视角 (Composition/View)：你希望从哪个角度看主体？是特写（close-up）、全身像（full body shot），还是远景（wide shot）？是从上往下看（top-down view）还是从下往上看（low angle）？这些词能帮你控制画面的布局。
• 光照 (Lighting)：画面里的光线是怎样的？是柔和的日光（soft daylight），还是霓虹灯光（neon lighting）？是黄昏时的金色光线（golden hour），还是恐怖片里的顶光（rim lighting）？光照是决定画面氛围的关键。
• 颜色 (Color)：你希望画面以什么色调为主？是鲜艳的（vibrant）、柔和的（pastel colors），还是单色的（monochromatic）？
• 细节/质量 (Detail/Quality)：你希望画面有多精细？可以加上“high detail”（高细节）、“8K”这类词来提升画质。不过要注意，这些词并不是万能药，有时候加了反而会产生反效果。

我们来看个例子。

一个简单的提示词可能是：“a cat”（一只猫）。

你会得到一张猫的图片，但它可能很普通，背景也很随意。

现在我们用上面的结构来丰富它：

• 主体：a fluffy ginger cat with green eyes（一只毛茸茸的、有绿色眼睛的橘猫）
• 动作/状态：sleeping peacefully（安详地睡着）
• 环境/背景：on a stack of old books next to a window（在窗边一摞旧书上）
• 光照：warm afternoon sunlight streaming through the window（温暖的午后阳光从窗户照进来）
• 风格：digital painting, detailed and soft（数字绘画，细节丰富且柔和）
• 构图：close-up shot（特写镜头）

把它们组合起来就是：“close-up shot of a fluffy ginger cat with green eyes, sleeping peacefully on a stack of old books next to a window, warm afternoon sunlight streaming through the window, digital painting, detailed and soft.”

你看，这个提示词就具体多了。它给了模型非常清晰的指令，告诉它要画什么、长什么样、在什么环境下、是什么感觉。这样生成的图片，也更容易接近你想要的结果。

那么，模型有没有自己“预设”的提示词呢？

从某种意义上说，有的。但这不像是游戏里固定的技能列表。模型的“预设”更像是一种“倾向性”。

比如，很多模型在训练时，高质量、高分辨率的图片会和“masterpiece”（杰作）、“best quality”（最高质量）这类词一起出现。久而久之，模型就学到了，当它看到这些词时，就应该努力生成更精细、更好看的图片。这就是为什么很多人喜欢在提示词里加上这些“魔法词”。

同理，某些艺术家的名字，比如“Greg Rutkowski”（一位知名的幻想艺术家），因为在训练数据网站上他的作品被大量引用和标记，导致模型一看到这个名字，就会倾向于生成类似他那种史诗、奇幻风格的画作。这在早期甚至引发了一些争议，因为艺术家本人并没有授权AI模型去学习他的风格。

所以，这些所谓的“预设”或“魔法词”，其实是模型在学习过程中自己总结出来的“规律”。它们不是开发者硬编码进去的命令，而是从数据中浮现出来的强关联。用户可以利用这些规律，但也可以完全不用，创造自己独特的组合。

总结一下就是，AI绘图的提示词世界，是自由和规则并存的。

你的创造力是起点，你可以写任何东西。但是，想要得到好的结果，你就需要了解你正在使用的那个模型的“脾气”。它看过什么、擅长画什么、对哪些词反应更强烈。这个过程就像学习一门新的语言，或者和一位新朋友沟通。你慢慢会知道怎么说它才能听懂，怎么表达才能让它准确理解你的想法。

所以，不要害怕尝试。随便写，写错了也没关系。多看看别人是怎么写的，多测试不同的词语组合，你很快就能掌握和AI“对话”的技巧，让它画出你脑海中的画面。这本身也是一个充满探索乐趣的过程。