识图生成提示词怎么写

当你看到一张非常喜欢的AI画作，心里痒痒的，也想做出类似风格的图片，却不知道作者用了什么魔法咒语（提示词）时，识图生成提示词这个功能就派上用场了。这其实就是个逆向工程，我们从结果（图片）出发，反向推导出原因（提示词）。 这不是什么黑科技，而是通过AI模型来分析图像，把它“翻译”成文本描述。

现在很多AI绘画工具，比如Stable Diffusion或者Midjourney，都内置了或者可以通过插件实现这个功能。市面上也有很多独立的网页工具，你上传一张图片，它就能给你吐出一堆相关的关键词。 比如Stable Diffusion WebUI里的CLIP Interrogator或者Tagger插件，还有Midjourney的 /describe 命令，都是做这个的。

不过，要先说明白一点：这些工具生成的提示词，几乎不可能100%还原出原图。因为AI生成图片有很大的随机性，即便是完全相同的提示词，每次生成的结果也会有差异。 所以，别指望能一键复制粘贴，然后就得到一模一样的图片。把这些工具当成一个强大的起点或者灵感来源，才是正确的用法。它能帮你识别出图片里的核心元素、艺术风格、构图方式和光照特点，这就已经省了很多事了。

第一步：选对工具，上传图片

市面上的识图工具很多，效果大同小异。如果你用的是Stable Diffusion WebUI，通常在“图生图”（img2img）标签页下就能找到反推提示词的功能。你把图片上传后，会看到类似“CLIP反推”或“DeepBooru反推”的按钮。

这两者有什么区别呢？简单说：
* CLIP 更擅长理解整张图片的“意境”和“概念”。它会生成一段更像自然语言的描述，比如“一个宇航员骑在马上，照片写实风格”。 这种描述比较宏观。
* DeepBooru 则更像一个“标签机”。它会识别出图片里大量的具体元素，然后生成一堆用逗号隔开的关键词，比如 1girl, solo, long hair, school uniform, bookshelf 这种。 这种方式在生成动漫风格的图片时特别好用，因为它能精准抓取到各种特征。

我的个人经验是，可以两个都试试。先用CLIP得到一个整体描述，再用DeepBooru补充细节标签，然后把两者结合起来，效果往往更好。

如果你不用Stable Diffusion，也可以直接在网上搜“Image to Prompt”之类的在线工具。这些工具通常操作更简单，上传图片，点击生成就行了。 比如Reprompt、ImageToPrompt这些网站都提供免费服务。

第二步：分析和理解生成的提示词

工具给你一堆词之后，别急着直接拿去用。你要先花点时间读懂它。通常，生成的提示词会包含以下几个部分，这也是一个优秀提示词的基本结构：

1. 主体 (Subject): 图片最核心的内容是什么？一个人？一只猫？一栋建筑？这是提示词的根基，必须明确。 比如 a young asian woman (一位年轻的亚洲女性)。
2. 细节描述 (Description): 主体有什么特征？穿着什么衣服、是什么发型、有什么表情、在做什么动作？周围的环境是怎样的？ 比如 with short, dark hair, wearing a black, sleeveless top (留着黑色短发，穿着黑色无袖上衣)。
3. 艺术风格 (Style/Medium): 这张图是什么风格？是照片、油画、水彩画，还是动漫风、赛博朋克风？ 比如 in the style of a watercolor painting (水彩画风格) 或者 cinematic (电影感的)。 有时候工具还会识别出具体的艺术家风格，比如 in the style of Vincent van Gogh (梵高风格)。
4. 构图与光照 (Composition & Lighting): 图片的视角是怎样的？是特写、广角还是鸟瞰？ 光线从哪里来？是柔和的自然光，还是霓虹灯？ 比如 soft natural light (柔和的自然光) 或者 wide-angle shot (广角镜头)。
5. 色彩与氛围 (Color & Mood): 图片的主色调是什么？是暖色调还是冷色调？想营造一种什么样的感觉？是宁静的、神秘的，还是充满活力的？ 比如 serene, contemplative expression (宁静、沉思的表情)。
6. 质量词 (Quality Modifiers): 这部分通常是一些提升画面质量的词，比如 masterpiece (杰作), high resolution (高分辨率), photorealistic (照片般逼真) 等。

当你看到工具生成的提示词时，试着把这些词分门别类，看看它识别出了哪些部分，又漏掉了哪些。

第三步：动手修改，优化提示词

这是最关键的一步。自动生成的提示词往往很乱，或者包含一些不相关的东西。你需要像个编辑一样去修改它。

• 清理垃圾词： 工具可能会识别出一些莫名其妙的词，或者一些你根本不想要的元素。比如图片背景里有个模糊的人影，被识别成了 blurry background, 1boy，但你其实不想要这个人，那就直接删掉。
• 调整权重和顺序： 大部分AI模型会更关注提示词开头的部分。 所以，把最重要的描述，比如主体和核心风格，放在最前面。 如果你想强调某个元素，可以在它后面加上括号和数字来增加权重，比如 (red dress:1.3)。这个具体语法不同模型可能稍有差异，需要查阅你所用工具的说明。
• 补充缺失信息： 工具不是万能的。它可能没能识别出你特别看重的一些细节。比如你觉得原图的光影非常迷人，但生成的提示词里只有一句简单的 cinematic lighting，你就可以把它具体化，改成 dramatic side lighting, long shadows (戏剧性的侧光，长长的影子)。
• 添加反向提示词 (Negative Prompts): 这是个非常有用的技巧。反向提示词就是告诉AI你不想要什么。 很多AI绘画的通病，比如画不好手（多根手指或少根手指）、画面出现奇怪的文字、低质量的解剖结构等，都可以通过反向提示词来规避。 比如，你可以加上 (worst quality, low quality:1.4), extra fingers, watermark, text, bad anatomy 这样的通用反向提示词组合，能有效提高出图质量。

举个例子，假设你上传了一张森林里的小木屋的图片，工具生成的提示词可能是这样的：
a cabin in the woods, forest, daytime, artstation, digital painting, sharp focus, by greg rutkowski

这个提示词还不错，但有点太笼统了。你可以这样去优化它：
a cozy log cabin nestled in a dense, misty forest, sunlight filtering through the tall pine trees, smoke curling from the chimney, fantasy style, highly detailed digital painting, cinematic lighting, art by Alena Aenami and Caspar David Friedrich

同时，在反向提示词里加入：
ugly, blurry, bad anatomy, poorly drawn house, no humans

你看，修改后的提示词是不是具体多了？它不仅描述了场景，还定义了光线、氛围和具体的艺术风格参考，同时排除了不想要的元素。这样生成出来的图片，会更接近你的期望。

第四步：不断尝试，反复迭代

别指望一次就能成功。这是一个不断尝试和调整的过程。用你修改后的提示词生成一张图片，然后跟原图对比一下，看看哪里不像。是颜色不对？还是构图有差异？然后回到你的提示词，针对性地修改，再生成，再对比。

比如，你发现生成的图片色调太亮了，没有原图那种阴郁的感觉。那你就可以在提示词里加入 dark, moody atmosphere (黑暗、忧郁的氛围)，或者降低 sunlight 这个词的权重。

这个过程很像调试代码，需要耐心。但每一次调整，你都会更了解AI的“脾气”，也会对如何用语言精确描述画面有更深的理解。把成功的提示词组合记录下来，慢慢地你就会形成自己的“词库”。