在哪里可以找到大量AI绘图带提示词的案例进行学习和参考？

想学AI绘图，光看教程理论肯定不够，最直接的方法就是去看别人画得好的图，扒下他们的提示词（Prompt），自己再动手试试。这就像学做菜，光看菜谱没用，你得去后厨看看大厨是怎么搭配食材和调料的。问题是，去哪里能找到海量的优秀案例和对应的提示词呢？

这事儿我研究了很久，下面把压箱底的网站和社区都分享出来。这些地方各有各的特点，有的是专门的提示词分享社区，有的则是AI绘画工具自带的画廊。

1. 专业提示词社区和交易平台

这类网站是专门为提示词而生的，不仅能找到海量案例，还能看到每个词具体是怎么影响画面的，非常适合系统性学习。

• PromptHero：这个网站算是这个领域里做得最早也最全面的之一。它支持多个AI绘画模型，比如Stable Diffusion、Midjourney和DALL-E。你可以按模型、按风格、按主题去筛选作品。点开一张图，不仅能看到完整的提示词和反向提示词（Negative Prompts），还能看到生成这张图用的具体模型版本、采样步数（Steps）、CFG Scale等详细参数。这对新手来说太重要了，因为AI绘画的结果不仅受提示词影响，这些参数也起着关键作用。看多了你就会明白，为什么有时候抄了别人的词，画出来的效果却差很远，问题可能就出在这些参数设置上。

• Lexica.art：这个网站主要是针对Stable Diffusion模型的。它的界面非常干净，一打开就是满屏的图片瀑布流。它的一个核心功能是搜索。你不仅可以用关键词搜图片，还可以上传一张图片，它会帮你找到风格类似的AI作品和它们的提示词。这个功能在你想模仿某种特定风格时特别有用。比如你看到一张很喜欢的插画，但不确定该用什么词来描述，直接把图扔给Lexica，它就能给你提供一大堆参考。

• OpenArt：这个平台和PromptHero有点像，也是一个综合性的社区，支持多种模型。它上面的内容更新很快，每天都有大量新作品上传。除了常规的提示词和参数，OpenArt还有一个不错的“探索”功能，会根据当前的热门趋势和风格进行分类，比如“赛博朋克”、“动漫风”或者“照片级真实感”，帮你快速找到自己感兴趣方向的案例。

2. AI绘画工具自带的画廊和社区

很多AI绘画工具自己就有社区功能，这地方的作品和提示词是最“原汁原味”的，因为都是用户用这个工具直接生成的。

• Midjourney社区（Midjourney Community Feed）：如果你用Midjourney，那它的官方社区是你必须每天都去逛的地方。在社区里，你可以看到所有用户生成的公开作品。它的信息流是实时更新的，你能看到当下最流行的风格和玩法。把鼠标悬停在任何一张图片上，就能看到生成它的核心提示词。点进去之后，你还可以直接复制完整的提示词，甚至可以点击“Remix”按钮，在它的基础上进行修改和再创作。这是学习Midjourney最直接的方式，因为你能直接看到从一个简单的想法到一个复杂画面的完整演变过程。而且，社区里还有排行榜功能，你可以看到每天、每周最受欢迎的作品和提示词是什么。

• Stable Diffusion WebUI的Civitai（C站）：严格来说，Civitai（常被国内用户称为“C站”）是一个模型分享社区，但它也是一个巨大的提示词宝库。 用户在分享自己训练的模型（比如特定的角色LoRA或者风格模型）时，通常会上传大量使用该模型生成的例图，并且每一张图都会附带完整的生成信息，包括提示词、反向提示词、模型版本、采样器等等。 你可以在这里找到非常多针对特定动漫角色、名人或者艺术风格的精准提示词案例。 而且因为模型和图片是绑定的，你可以直接下载模型，然后用作者提供的提示词复现出几乎一模一样的效果，这种学习体验非常直接。

3. 综合性创意和设计社区

除了上面那些专门的AI绘画网站，一些老牌的设计师社区现在也成了AI作品的聚集地。

• ArtStation：这是一个全球顶尖的艺术家作品分享平台。以前这里都是人类艺术家的天下，现在越来越多的AI艺术家也开始在这里分享作品。虽然ArtStation不像专业提示词网站那样，每张图都必须带提示词，但很多创作者在发布作品时，会在描述里分享他们的创作思路和用到的关键提示词。在这里你能看到很多专业级别的AI艺术作品，它们的美术功底和构图都非常讲究，能帮你提升审美和创作思路，而不仅仅是学习怎么写词。

• Behance：和ArtStation类似，Behance也是一个设计师作品集展示平台。现在上面也有大量的AI生成内容（AIGC）项目。很多设计师会把他们使用AI进行创作的整个项目流程都放上来，从最初的想法、提示词的迭代，到最后用Photoshop等工具进行的后期处理。看这些项目，你能学到的就不只是提示词本身了，而是AI如何融入一个完整的设计工作流。

怎么高效地利用这些资源？

找到了地方，不等于就能学好。很多人只是不停地复制粘贴别人的提示词，这样进步很慢。正确的方法是拆解和分析。

第一步，拆解结构。一个好的提示词通常包含几个部分：主体（Subject）、风格（Style）、构图（Composition）、光照（Lighting）和画质（Quality）。你看到一个好的提示词，不要急着抄，先试着把它拆开。比如“a portrait of a beautiful woman, fantasy, intricate, elegant, highly detailed, digital painting, artstation, concept art, smooth, sharp focus, illustration, by artgerm and greg rutkowski”，这里面“a portrait of a beautiful woman”是主体，“fantasy, digital painting, illustration”是风格，“intricate, elegant, highly detailed, sharp focus”是画质和细节描述，“artstation, concept art”是平台和类型，“by artgerm and greg rutkowski”则是指定艺术家的风格。

第二步，控制变量测试。把你拆解出来的词组进行替换和修改，看看画面会发生什么变化。比如，把“digital painting”换成“photorealistic”，画面就会从数字绘画变成照片风格。把艺术家“artgerm”换成“van gogh”，画风就会立刻改变。通过这种方式，你能真正理解每个词的具体作用，而不是模糊地感觉“这个词好像能让画面变好看”。

第三步，建立自己的词库。把你觉得好用、效果明显的词或者词组记录下来，分门别类地整理好。比如，你可以建一个“光照”分类，下面收集“cinematic lighting”（电影光）、“dramatic lighting”（戏剧性光）、“soft light”（柔光）等词。下次你想调整光线时，就能直接从你的词库里找灵感。

最后，要记住，提示词不是全部。很多效果的实现需要特定的模型（比如C站上的各种LoRA模型），或者需要用到图生图（img2img）、控制网（ControlNet）等更复杂的技术。所以，在学习提示词的同时，也要去了解AI绘画工具的各项功能，把它们结合起来用，才能真正掌握这门技术。