AI提示词反推工具有哪些

你有没有过这种体验：在网上看到一张AI画的图，效果特别好，心里痒痒的，也想自己做一个。但问题是，你不知道作者用了什么提示词（Prompt）。或者，你用ChatGPT生成了一段很棒的文案，想把这个生成能力固定下来，以后能重复使用，但又不知道当时具体是怎么问的。

这时候，提示词反推工具就能派上用场。

简单说，它干的活儿就是“看结果，猜原因”。你给它一张图片或者一段文字，它帮你分析，然后生成一个或几个最可能生成这个结果的提示词。这东西对于想学习AI绘画或者想优化自己工作流的人来说，挺实用的。

咱们先聊聊最常见的，就是图片反推提示词。AI绘画这东西，提示词就是灵魂。同一个模型，提示词差一点，出来的图可能就完全是两回事。所以，能从好作品里“偷师”学艺，知道别人是怎么描述画面的，进步会很快。

专门为AI绘画服务的图片反推工具

这类工具的核心任务就是分析一张图片，然后把它“翻译”成AI能听懂的语言，也就是提示词。

1. CLIP Interrogator

这个工具算是这个领域的元老之一了。 你给它一张图，它会生成一段描述性的文字。它的工作原理结合了OpenAI的CLIP和Salesforce的BLIP模型，简单理解就是，它既能“看懂”图片里的内容，又能把这些内容组织成自然语言。

举个例子，你上传一张梵高《星夜》的图片，CLIP Interrogator可能会给你这样的提示词：“a painting of a swirling blue and yellow sky with a village and a cypress tree in the foreground, by Vincent van Gogh, expressionism, oil on canvas”。

这个描述很详细，包含了画面内容、作者、艺术风格和材质。你拿着这段话去Midjourney或者Stable Diffusion里跑，虽然不保证能100%复刻原图，但出来的效果在风格和构图上会很接近。

怎么用呢？很简单：
* 找到一个托管CLIP Interrogator的网站，很多AI工具集网站都集成了这个功能。
* 上传你想分析的图片。
* 点击“提交”或者“分析”按钮，等一会儿，它就会给你生成好的提示词。

但它也有个特点，就是生成的提示词通常是一段完整的句子，比较偏向艺术性的描述。有时候，对于需要精确控制标签（tag）的AI绘画模型来说，可能不够直接。

2. DeepBooru

如果你用Stable Diffusion比较多，那你对这个名字可能不陌生。DeepBooru是很多Stable Diffusion WebUI里自带的功能，它的特点和CLIP Interrogator正好相反。 它不会给你生成一个完整的句子，而是生成一大堆用逗号隔开的关键词（tags）。

比如，你上传一张动漫女孩在樱花树下的图片，DeepBooru可能会生成这样的结果：“1girl, solo, long hair, school uniform, cherry blossoms, tree, outdoors, sky, day”。

这种格式对于那些主要靠标签来控制画面的模型特别友好。每个词都像一个开关，精确控制画面里要出现什么元素。它的好处是精准、直接，但缺点是缺少对整体风格、氛围的描述。所以，很多人会把它生成的标签作为基础，再手动加上一些风格、镜头、光照之类的描述词。

在Stable Diffusion WebUI里使用它，一般就在“图生图”（img2img）标签页下，上传图片后，旁边就会有“CLIP反推”和“DeepBooru反推”的按钮。 点一下，提示词就自动填好了。

3. Midjourney的 /describe 命令

Midjourney作为AI绘画领域的佼佼者，当然也内置了类似的功能。它的这个功能叫做 /describe。 你在和Midjourney机器人对话的输入框里，输入 /describe，然后上传一张图片，它就会给你返回四个不同的提示词选项。

这个功能我个人很喜欢，因为它给的不是一个答案，而是四个。这四个提示词往往角度不同，有的侧重描述内容，有的侧重描述风格和构图。这就像请了四个专家帮你分析，你可以看看哪个更符合你的想法，或者把这四个提示词融合一下，创造出一个新的。

比如，我上传一张赛博朋克风格的城市夜景图，它可能会给我四个这样的选项：
1. cyberpunk city street at night, with neon signs and flying vehicles, in the style of blade runner, cinematic lighting --ar 16:9
2. a futuristic cityscape with towering skyscrapers and glowing advertisements, atmospheric, digital art, highly detailed --ar 16:9
3. neon-drenched alleyway in a dystopian city, rain-slicked streets, volumetric lighting, concept art --ar 16:9
4. urban sci-fi scene, holographic billboards, busy traffic, moody, octane render --ar 16:9

你看，每个都抓住了重点，但侧重点不同。而且它还很贴心地帮你把画面比例参数 --ar 16:9 都加上了。你可以直接点击下面对应的数字按钮，用这条提示词重新生成图片。 这对于学习和寻找灵感来说，效率很高。

4. Tagger插件

这是Stable Diffusion WebUI的一个扩展插件，功能和DeepBooru类似，但很多人觉得它分析得更准、更详细。 安装这个插件后，WebUI里会多出一个“Tagger”标签页。你把图片传上去，它可以帮你分析图片内容，并给出一系列的标签。 而且，它还能帮你筛选标签的置信度，把那些它觉得最靠谱的标签排在前面。

它的安装稍微麻烦一点，需要在WebUI的“扩展”页面里从网址安装，输入它的GitHub链接就行。装好重启一下，就能用了。 对于追求更高准确度的Stable Diffusion用户来说，这个插件值得一试。

不只是图片，文字内容也能反推

除了图片，我们有时候也想反推生成某段特定文字的提示词。这个过程通常被称为“Reverse Prompt Engineering”。 它的应用场景没有图片那么广泛，但对于需要批量生成风格统一内容的场景，比如写营销邮件、社交媒体帖子、或者代码解释，就很有用了。

这个操作目前没有像图片反推那样有那么多现成的“一键式”工具，更多的是一种方法论，主要依赖于强大的语言模型本身，比如ChatGPT（特别是GPT-4或更高版本）。

操作步骤大概是这样的：
1. 准备一个范本：找到一段你认为写得特别好的文字。可以是一篇博客文章、一封邮件，甚至是一段代码。
2. “喂”给AI：把这段文字发给ChatGPT，然后给它下指令。
3. 给出明确的指令：你的指令需要清晰地告诉AI你要干什么。你可以这样说：“我希望你分析下面这段文字的风格、语气和结构。然后，请你生成一个详细的、可以重复使用的提示词（prompt template）。当我使用这个提示词并给你一个新的主题时，我希望你能生成和下面这段范文风格类似的文字。”

举个例子，假设你很喜欢某个博主的写作风格，他总是能用很简单的语言解释复杂的技术问题。你可以复制他的一篇文章，然后对ChatGPT说：
“分析以下文章的写作风格。请注意它的语气、句子结构、常用词汇和整体节奏。然后，为我创建一个‘内容创作模板’提示词。这个提示词应该包含变量，比如 [主题] 和 [核心观点]，这样我以后只需要替换这些变量，就能让你模仿这种风格为我写作。”

AI分析完后，可能会给你这样一个模板：
“请你扮演一位经验丰富的技术博主，你的写作风格是：[这里是AI分析出的风格总结，比如：使用简单直接的语言，避免专业术语，多用比喻和生活中的例子，语气像和朋友聊天]。现在，请围绕主题 [输入你的主题] 撰写一篇博客文章，文章需要阐明以下核心观点：[输入你的核心观点]。文章结构要清晰，多分段，多用短句。”

拿到这个模板后，你就可以把它保存下来。下次需要写新文章时，直接拿出来用，只需要替换主题和核心观点就行了。 这样就大大提高了内容产出的稳定性和效率。

总的来说，提示词反推不管是图片还是文字，核心目的都是为了“解构”优秀的作品，让我们能更高效地学习和创作。它把AI的黑箱稍微打开了一点，让我们能窥见那些好内容背后的“配方”。当然，工具给出的提示词不一定是唯一的正确答案，但它绝对是一个很好的起点。你可以把它当成一个AI助教，帮你分析，给你灵感，剩下的创造力发挥，还是要靠我们自己。