如何用图片生成AI提示词，详细的操作步骤是什么？

当你看到一张AI生成的图片，觉得特别棒，也想自己做一个类似的，但又不知道它的提示词（Prompt）是怎么写的，这时候“以图生图”反推提示词的方法就派上用场了。简单说，就是你给AI一张图片，让它反过来告诉你生成这张图可能用了哪些关键词。

这主要有两种思路：一种是直接用AI绘画工具自带的功能，另一种是借助第三方的在线工具。这两种方法操作起来都不复杂。

方法一：使用AI绘画工具自带的“反推提示词”功能

很多主流的AI绘画工具，比如Midjourney和Stable Diffusion，都内置了分析图片并生成提示词的功能。这样做的好处是，生成的提示词能更好地适配这个工具本身，更“地道”。

Midjourney的 /describe 命令

Midjourney是目前最受欢迎的AI绘画工具之一，它有一个专门的命令叫/describe，就是为“以图生图”设计的。

具体操作步骤是这样的：

1. 打开Discord，进入Midjourney频道： 你需要在Discord里使用Midjourney。随便进入一个新手频道（newbies）或者你和Midjourney机器人的私聊窗口都可以。
2. 输入 /describe 命令： 在聊天框里输入斜杠 /，会自动弹出一系列命令，你选择或直接输入 describe，然后按回车。
3. 上传你的图片： 这时候会弹出一个图片上传窗口，把你想要分析的图片拖进去，或者点击选择文件。
4. 等待AI分析： 图片上传后，Midjourney的机器人会开始分析这张图，通常一分钟之内就能搞定。
5. 获取并使用提示词： 分析完成后，Midjourney会给出四条它认为可能生成这张图片的提示词。 每条提示词前面都有一个编号，比如1、2、3、4。你可以直接点击这些编号按钮，Midjourney就会用对应的提示词开始画图。当然，你也可以把这些提示词复制出来，自己修改一下再用。

需要注意的是，/describe 生成的提示词不一定能100%还原原图，它更多是提供一种创作灵感和方向。 AI每次分析同一张图片，给出的结果也可能不一样。 这种方法主要是为了抓住原图的核心风格和主体特征，比如人物的穿着、背景的氛围等。

Stable Diffusion的“图生图”反推功能

如果你用的是Stable Diffusion，特别是像AUTOMATIC1111这样的WebUI版本，操作也很直接。 它内置了两种反推提示词的工具：CLIP和DeepBooru。

操作步骤如下：

1. 切换到“图生图”（img2img）标签页： 打开Stable Diffusion的界面，找到并点击“图生图”选项。
2. 上传参考图片： 把你想要分析的图片上传到指定的区域。
3. 点击反推按钮： 在图片下方，你会看到两个按钮，分别是“CLIP反推提示词”和“DeepBooru反推提示词”。
   • CLIP：这个工具倾向于生成一个完整的、描述性的句子来概括图片内容。
   • DeepBooru：这个工具更擅长识别动漫风格的图片，并生成一系列精准的标签式关键词，比如“solo, hat, smile, sitting”等。
4. 生成并调整： 点击其中一个按钮后，相应的提示词就会自动填充到上方的提示词框里。 之后你就可以点击“生成”按钮，看看效果怎么样。通常，自动生成的提示词需要手动修改和补充，才能达到更好的效果。

这种方法的优点在于，你可以根据图片风格选择不同的反推工具，特别是DeepBooru对二次元风格的识别非常准确。

方法二：使用独立的在线“图片转提示词”工具

除了AI绘画工具自带的功能，现在网上也有很多免费的在线工具，专门用来把图片转换成提示词。 这类工具的好处是不用登录，操作简单，而且通常会为不同的AI绘画平台（如Midjourney, Stable Diffusion等）生成对应的提示词格式。

这类网站的操作流程基本都一样：

1. 打开网站： 在浏览器中打开一个“Image to Prompt”工具网站，比如ImagePrompt.org或者其他类似的免费网站。
2. 上传图片： 网站界面通常很简洁，直接把你的图片拖拽上去或者点击按钮上传就行了。
3. 选择目标AI模型（可选）： 有些网站会让你选择生成的提示词是给Midjourney用的，还是给Stable Diffusion或其他模型用的，这样生成的提示词格式会更有针对性。
4. 生成并复制提示词： 点击“生成”按钮，工具就会分析图片并给出一串详细的提示词。 你可以直接复制这些提示词，然后粘贴到你的AI绘画工具里去用。

这种方法的优势是方便快捷，而且很多工具都是免费的，每天还有一定的免费使用次数。 它们利用AI技术分析图片的主体、风格、颜色、构图等关键元素，然后生成描述性的文本。

如何写出更好的提示词：一些个人经验

无论你是用哪种方法生成的提示词，都很少能一次就得到完美的结果。自动生成的提示词更像是一个起点，一个很好的参考。要想让最终生成的图片更接近你的想法，还需要对提示词进行“迭代优化”。

我的经验是，一个好的提示词结构通常包含这几个部分：主体 + 细节 + 风格 + 构图。

• 主体：这是你画面的核心，必须最先说清楚。比如“一个穿着宇航服的猫”。AI模型通常会更重视提示词开头的词语，所以把最重要的内容放前面。
• 细节：主体的细节是什么？比如“宇航服是白色的，头盔上有裂痕，猫的眼睛是绿色的”。细节越丰富，画面内容就越具体。
• 风格：你想要什么感觉的画？是“照片级真实感”，还是“梵高风格的油画”，或者是“日本动漫风格”？直接告诉AI，它就能模仿。
• 构图和光线：画面是怎么安排的？比如“特写镜头”、“广角”、“从下往上拍”。光线是怎样的？“柔和的晨光”、“电影感的灯光”、“霓虹灯闪烁的夜晚”。这些都能极大地影响画面氛围。

举个例子，一个简单的提示词可能是“a cat on the moon”。但一个经过优化的提示词可能是：“A photorealistic image of a fluffy ginger cat in a detailed astronaut suit, sitting on the moon’s surface, looking at the earth in the distance, cinematic lighting, wide-angle shot, 8k, hyper-detailed.”（一张照片级真实感的图片，一只毛茸茸的姜黄色猫咪穿着精细的宇航服，坐在月球表面，望着远处的地球，电影感光线，广角镜头，8K分辨率，超高细节。）

通过这种方式不断添加和调整关键词，你就能更好地控制AI，让它画出你真正想要的东西。所以，把图片转成提示词只是第一步，真正有趣的部分在于后续的修改和创作过程。