很多人都遇到过这种情况：在网上看到一张AI画的图，效果惊艳，就想知道它是怎么生成的。或者读到一段AI写的文字，风格独特，也想模仿一下。这时候，提示词反推工具就能派上用场。它的作用就是，你给它一个结果（一张图或一段文字），它帮你倒推出可能生成这个结果的提示词。这不仅能帮你学习别人是怎么写提示词的，还能在你没灵感的时候提供一些思路。
针对AI绘画的反推工具
在AI绘画领域，提示词反推的需求最大，工具也最多。因为一张画面的风格、构图、光影实在太复杂，自己从零开始描述，很容易抓不到重点。
1. Midjourney 的 /describe 命令
如果你主要使用Midjourney，那它自带的/describe命令就是最直接、最方便的工具。 这个功能用起来很简单，就是在Discord的输入框里打/describe，然后会弹出一个上传图片的窗口，把你想要分析的图片传上去就行。
操作步骤：
1. 在Midjourney的聊天框输入 /describe 并按回车。
2. 把图片文件拖进去，或者点击虚线框选择图片。
3. 回车发送，等一小会儿。
Midjourney会分析这张图片，然后给你返回四个不同的提示词版本。 这四个版本通常在描述风格、构图和主题上各有侧重。比如我上传了一张有未来感的城市夜景图，它可能会给我这样的四个选项：
* 第一个可能侧重于“赛博朋克、霓虹灯、雨夜街道”。
* 第二个可能描述成“未来主义建筑、发光的广告牌、电影感的光线”。
* 第三个可能会提到一些具体的艺术风格，比如“Blade Runner风格、概念艺术、数字绘画”。
* 第四个则可能包含一些构图和相机参数的描述，比如“广角镜头、低角度拍摄、氛围感”。
这四个选项下面还会有对应的按钮，你可以直接点击按钮，用它生成的提示词再创作一张新图，看看效果怎么样。
准确率和个人经验：
/describe的优点是速度快，而且和Midjourney的工作流无缝衔接。 但是，它给出的提示词并不总是100%准确。它更像是一个“灵感生成器”。它并不知道原始作者到底用了什么词，只是根据它自己的模型库，猜测哪些词的组合能画出类似感觉的图。
根据我的经验，/describe反推出来的提示词，在“氛围”和“风格”这两个层面上的准确度是比较高的。比如一张图是复古胶片风格，它能准确地给出 “vintage photo”、“film grain” 这类关键词。但是对于画面里一些非常具体的细节，比如一个特定人物的服装样式或者一个不常见的物品，它有时候会描述得比较笼gao统，甚至会出错。所以，我通常把它返回的四个提示词结合起来看，挑出里面最有用的关键词，然后自己再手动组合、修改，形成一个新的、更符合我需求的提示词。
2. CLIP Interrogator
如果你用的是Stable Diffusion或者其他开源模型，CLIP Interrogator是一个绕不开的工具。 很多在线网站和本地部署的整合包里，都能找到它。它的原理是结合了两个模型：OpenAI的CLIP用来分析图像内容和风格，Salesforce的BLIP用来生成描述性的文字。 所以它反推出来的提示词通常比Midjourney的/describe更长、更详细。
CLIP Interrogator通常会给出一个由多个部分组成的提示词，比如：
* 主体描述： 一句自然语言的话，描述画面里有什么。例如，“a woman standing in front of a painting in an art gallery”。
* 风格和媒介： 一系列用逗号隔开的关键词，描述图片的风格、艺术家、媒介等。例如，“in the style of detailed concept art, trending on ArtStation, by Craig Mullins”。
准确率和个人经验：
CLIP Interrogator的详细程度是它的优点，也是它的缺点。有时候它能分析出一些非常精准的艺术家风格或者专业术语，让你恍然大悟，“原来这种感觉是这个词画出来的”。这对于学习和提升自己的提示词水平非常有帮助。
但是，它的问题在于有时候会“分析过度”。比如，它可能会在一张很干净的图片里，加上一些它认为应该有的、但实际并不存在的细节描述，或者推荐一些风格完全不搭边的艺术家。 另外，它的运行速度通常比Midjourney的/describe慢一些，尤其是在线免费版本，可能需要排队。
我用它的习惯是，把它生成的结果看作一个“素材库”。我会仔细看它给出的每一个关键词，特别是那些我不认识的艺术家名字或者艺术风格，然后去网上搜一下这些词，看看是不是我想要的感觉。我会把有用的部分留下来，把那些它自己“脑补”的、不相关的词删掉。它就像一个知识渊博但有点啰嗦的顾问，你需要自己判断哪些建议是真正有用的。
3. Stable Diffusion的Tagger插件
对于Stable Diffusion的重度用户来说，还有一种更直接的反推方式，就是使用Tagger插件，比如WD 1.4 Tagger或者DeepBooru。 这类工具和上面两种不太一样，它们不会生成一句完整的话，而是生成一大堆用逗号隔开的“标签”（Tags）。
比如你上传一张动漫女孩的图片，它不会说“一个穿着校服的女孩站在樱花树下”，而是会直接给你一串标签，比如：1girl, solo, school uniform, sailor collar, long hair, brown hair, cherry blossoms, outdoors, sky。
准确率和个人经验：
这种方式的准确率其实是最高的，但仅限于对画面“元素”的识别。它能非常精确地告诉你图片里有什么东西，比如人物数量、发色、服装、背景元素等等。这对于需要精确控制画面内容的用户来说非常实用。比如你想画一个特定角色，但又不想改变背景，就可以用Tagger把角色的所有特征标签都提取出来，然后自己再补充背景的提示词。
但是，Tagger对于“风格”、“氛围”和“构图”这类比较抽象的概念，识别能力就比较弱。它生成的只是一堆元素的堆砌，缺少了将这些元素有机组织起来的“灵魂”。所以，最好的用法是把它和CLIP Interrogator结合起来。先用Tagger准确识别出所有画面元素，再用CLIP Interrogator分析整体的艺术风格和氛围，然后把两部分的结果整合起来，形成一个既准确又富有艺术感的提示词。
针对文本内容的反推
和绘画不同，文本的反推没有那么多“一键生成”的专用工具。它更像是一种需要和大型语言模型（比如GPT、Gemini）对话、反复调整的技巧。
这个过程的核心思路是“提供范例，让AI自己总结规律”。
具体步骤可以这样：
1. 找到一个范本： 首先，找到一段你很喜欢的文字。可以是一篇博客文章、一封营销邮件，或者就是一个产品的介绍文案。
2. 向AI提出请求： 把这段文字发给AI，然后给它一个这样的指令：“请分析以下这段文字的写作风格、语气、句子结构和用词特点。然后，帮我创建一个可以重复使用的‘提示词模板’。我希望以后用这个模板，能让你以同样的风格写出关于不同主题的内容。”
3. 测试和优化： AI会给你一个它总结出来的提示词。你接着就可以用这个提示词，让它写一个新的主题，看看效果怎么样。比如，你给的范本是关于“如何冲泡咖啡”的，你可以让它用总结出的提示词写一段关于“如何挑选键盘”的文字。
4. 反复迭代： 如果生成的结果不太理想，你可以继续跟AI沟通，告诉它哪里不像。比如，“你写的这段话太正式了，范文的语气更口语化一些”，或者“你用的句子都太长了，范文都是短句”。通过这样几轮的调整，你就能得到一个比较理想的、可以稳定输出特定风格的提示词。
准确率如何？
这个方法的准确率，很大程度上取决于你给的范文质量和你引导AI的能力。它不像图片反推那样直观，更考验使用者的沟通和逻辑能力。但是，一旦你掌握了这个方法，就能定制出非常个人化的写作风格。
需要注意的是，AI在模仿文本风格时，很容易抓住一些表面的特征，比如是否使用专业术语、句子的长短。但对于更深层次的，比如作者的幽默感、思维逻辑，模仿起来就比较困难。所以，反推出来的提示词生成的内容，通常可以作为初稿，但要达到和范文一样的高度，还需要人工的深度修改和润色。最终，这些工具都不是万能的。它们不能100%复制别人的作品，也不应该被这样使用。它们最大的价值，是作为一个学习工具，帮助我们理解AI的“思考方式”，把那些模糊的感觉，变成具体的、可操作的提示词。 准确率并不是唯一的目标，能启发你、让你学到东西，才是它们最好用的地方。
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