对于不满意的图片，如何通过AI改写提示词进行优化调整？

拿到一张AI画的图，感觉不太对劲，这事儿常有。问题通常不在AI，而在我们没跟它说清楚。AI就是个执行力超强但没啥想象力的实习生，你指令越模糊，它产出的东西就越“惊喜”，或者说“惊吓”。优化不满意的图片，本质上就是学会怎么跟这个实习生沟通，把话说得更明白。

第一步是诊断问题，别急着改提示词。先看着那张不满意的图，问自己：到底哪里不对？是主题错了？比如你想要个“宇航员在沙漠里”，结果出来个“宇航员在沙滩上”。还是构图有问题？主体太小、太大，或者位置很奇怪。又或者是画风不对？你想要个二次元萌妹，它给了你一个写实风格的大妈。也可能是细节崩了，比如多出来一根手指，或者光影效果很奇怪。先把问题具体化，找到病根才能对症下药。

举个例子，我之前想生成一张“一个男人在雨夜的街道上看手机”。出来的图里，男人是个模糊的影子，街道也看不清，整个画面黑乎乎一团糟。我的问题就很明确：主体模糊、环境细节缺失、光影效果差。

找到问题后，第二步就是分析你原来的提示词。把你的提示词拆开看，每个词、每个短语都可能影响结果。AI理解世界的方式是基于它学习过的数据，它会把你给的词汇和数据库里的图像建立关联。 如果你的词太宽泛，它能关联到的图片就太多，结果自然就随机了。

比如我那个失败的例子，最初的提示词是：“man in the rain street at night looking at phone”。
* “man”：什么样的男人？老的少的？穿什么衣服？没说。
* “rain street at night”：什么样的街道？是东京那种霓虹闪烁的，还是伦敦那种古旧的石板路？雨是大是小？没说。
* “looking at phone”：手机屏幕的光有没有照在脸上？这是个很好的光影细节，但我没提。

你看，每个词都太笼gao统，AI只能随便抓一些它觉得相关的元素拼在一起，成品自然不行。

现在进入核心环节：如何动手修改提示词。这有几个可以直接用的方法。

方法一：增加具体细节，别让AI猜

这是最重要的一条。把所有你认为理所当然的细节都告诉AI。AI没有常识，你不说，它就不知道。

回到我那个雨夜的例子，我可以这样丰富细节：
* 主体具体化：“一个穿着黑色风衣的年轻男人” 就比 “man” 好得多。我还可以加上 “表情严肃”、“短发”。
* 环境具体化：“在一条潮湿的、反射着霓虹灯光的东京街道上” 就比 “rain street at night” 精准。 加上“地面有水坑”，细节就更多了。
* 动作和光影具体化：“他低着头，手机屏幕的冷光照亮了他的脸” 这句话直接定义了画面的主要光源和视觉焦点。

所以，修改后的提示词变成了：“一个穿着黑色风衣、表情严肃的年轻男人，站在一条潮湿的、反射着霓虹灯光的东京街道上，他低着头，手机屏幕的冷光照亮了他的脸”。这个版本比原来那个“man in the rain street at night looking at phone”要清晰无数倍。

方法二：明确画风和艺术家风格

如果你对画面的整体感觉有要求，直接告诉AI要哪种风格。它可以是“照片写实主义 (photorealistic)”、“插画 (illustration)”、“水彩画 (watercolor painting)”、“赛博朋克 (cyberpunk)”，甚至是模仿某位艺术家的风格。

比如，我想让那张雨夜的图更有电影感，可以加上 “cinematic lighting (电影光效)”、“dramatic angle (戏剧性角度)”。如果我想要一种特定的赛博朋克感觉，我可以加上 “style of Blade Runner (银翼杀手风格)”。如果我喜欢某个艺术家的用光方式，比如 Greg Rutkowski，我可以直接把他的名字加进去：“by Greg Rutkowski”。这能给AI一个非常明确的风格参考。

方法三：使用“反向提示词” (Negative Prompts)

有时候，你很难描述清楚你想要什么，但你很清楚你不想要什么。反向提示词就是用来做这个的。它可以帮你排除掉那些常见的、恼人的AI生成错误。

常见的反向提示词包括：
* 修正畸形：deformed hands, extra fingers, ugly, disfigured (变形的手、多余的手指、丑陋、毁容)。
* 提高图片质量：blurry, low quality, watermark, text (模糊、低质量、水印、文字)。
* 排除不想要的元素：比如你在画一幅中世纪的画，不想要现代汽车，就可以在反向提示词里加上 car。

这个功能非常实用，几乎是生成高质量图片的标配。在很多AI绘画工具里，都有一个专门的输入框让你填写反向提示词。

方法四：调整关键词的权重

有些时候，AI没能准确把握你提示词里的重点。比如你输入“一个红色的球和一个蓝色的房子”，结果房子的红色很显眼，球反而是蓝色的。这时候就需要调整关键词的权重，告诉AI哪个更重要。

在Stable Diffusion类的工具里，通常用括号和数字来控制权重。 比如 (red ball:1.3) 就是把 “red ball” 的权重增加30%。相反，[blue house:0.8] 就是把它权重降低20%。

在Midjourney里，语法又不一样，它用双冒号加数字，比如 red ball::2 就是让“red ball”的权重变成2。 这个数字越大，AI就会越重视这个元素。通过这种方式，你可以精确地控制画面里各个元素的优先级别。

方法五：一次只改一个变量

这是一个操作原则。当你开始迭代优化提示词时，不要一次把所有东西都改掉。 这样做的话，如果图片变好了，你根本不知道是哪个词起了作用。正确的做法是，一次只修改一个部分。

比如，你先只增加主体的细节，生成几张图看看效果。如果主体对了，你再调整风格。风格也满意了，再微调光影。这个过程有点像做科学实验，控制变量才能找到最优解。这很花时间，但这是提升你提示词写作水平最快的方法。

一个完整的案例拆解

我们来走一遍完整的流程。

• 初始想法：我想画一个“宇航员在火星上”。
• 初始提示词：astronaut on mars
• 生成结果：一张很平淡的图。宇航员站姿僵硬，火星就是一片红色沙漠，毫无特色，构图也很普通。
• 诊断问题：画面平淡、缺乏动感、构图无聊、没有故事性。

• 开始修改：

• 增加细节和故事性：宇航员在干嘛？我让他“正在插一面旗帜”。火星上有什么？我加上“远处有巨大的峡谷和两颗卫星挂在天上”。修改后：An astronaut planting a flag on Mars, with giant canyons in the background and two moons in the sky.

• 明确风格和镜头：我不想要一张普通照片，我想要电影大片的感觉。我加上“电影剧照 (film still)”、“广角镜头 (wide-angle shot)”、“史诗感 (epic)”。修改后：Epic film still, wide-angle shot of an astronaut planting a flag on Mars, with giant canyons in the background and two moons in the sky.

• 优化光影和画质：为了让画面更 dramatic，我加上“戏剧性的光影 (dramatic lighting)”、“黄金时刻 (golden hour)”。为了提升画质，我加上一些通用的高质量词，比如“高度详细 (highly detailed)”、“杰作 (masterpiece)”。修改后：Epic film still, wide-angle shot of an astronaut planting a flag on Mars, with giant canyons in the background and two moons in the sky, dramatic lighting, golden hour, highly detailed, masterpiece.

• 加入反向提示词：为了避免一些低级错误，我加上：blurry, cartoon, abstract, low quality.

最终，这个提示词从一个简单的“astronaut on mars”，变成了一个复杂但精确得多的指令。这样生成的图片，大概率会比第一张好得多。

总的来说，修改提示词不是一个玄学问题，而是一个逻辑和沟通问题。你需要把脑子里的画面，用AI能听懂的、最精确的语言翻译出来。这个过程需要练习，也需要不断尝试。但一旦你掌握了这些基本方法，你就能从一个只能被动接受AI“惊喜”的用户，变成一个能主动引导AI进行创作的“导演”。