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全部文档 / 标签: 字体设计

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40 种适合杂志、海报与 AI 生图的英文字体图鉴(下册)

本文是字体图鉴下册,介绍第 21-40 种适合杂志、海报与 AI 生图的英文字体,涵盖无衬线(Graphik、Circular、GT America、Bebas Neue、DIN Condensed 等)、手写(Biro Script、Caveat、Sacramento)、书法与签名(Allura、SignPainter、Mrs Saint Delafield)等风格。每种字体附类型说明、适用场景和可直接复制的 AI 生图提示词。文末给出三层字体搭配方法论:高级衬线主标题 + 极简无衬线正文 + 手写点缀,并提供完整可复制的 AI 海报字体提示词模板。

技术 › 前端 Adrian Punk 2026-09-0512.8 KB 199.5K 481 79

开源一个拯救你旅行废片的 Skill:Yingzao 营造

作者基于大同古建旅行照片的痛点,开源了名为「营造(Yingzao)」的 Agent Skill,可将普通旅行照片自动生成杂志级海报。该 Skill 内置完整 Design Token 系统和数十个风格 Recipe,能根据照片构图、光线匹配方向,自动检索建筑年代等文化背景信息并做事实分级,支持多图融合(非简单拼贴)、原图对比拼图,甚至可生成九宫格分镜配合视频模型产出分享视频。技术上通过向图像模型输入校正原图、主导参考图、排版垫图和提示词,在单次生成中完成语义抠取、背景重建与图文遮挡设计。作者强调约束出品质的设计理念,并反思 AI 在视觉创作中应负责理性检查,把判断权交还用户。项目目前依赖 GPT-image 2.0,推荐在 Codex 中使用。

技术 › Skill 歸藏(guizang.ai) 2026-09-0313.2 KB 115.9K 576 85

AI绘画每日一词:物字共生

本文介绍AI绘画提示词概念“物字共生”:不同于简单图文拼贴的标志设计,它将器物的结构(轮廓、把手、关节等)融入文字笔画,使字仍可读、物仍可辨,形成不可拆分的整体视觉符号。文章给出核心提示词模板、结构映射逻辑、多种延伸玩法(电影、餐饮、音乐、非遗等场景)及实用技巧:先做黑白版、控制在2-4个汉字、通过缩略图测试后再上色。提醒AI生成结果宜作创意草案,正式商标需人工调整并检索。

Real life makes better posters:用真实生活场景打造编辑风格海报

作者分享了一组以真实日常生活场景为主题的编辑风格海报设计,包括花摊、街头告白、搬家和天台晾衣等简单却富有故事感的瞬间。海报将超大加粗字体直接融入真实场景,让人物、建筑和物件遮挡、穿插于文字之间,使排版嵌入空间而非简单叠加。这类设计适用于编辑海报、城市品牌和视觉识别。文末附完整 Prompt 模板,涵盖场景、人物、动作、建筑、标题、强调色和 9:16 画幅等参数,整体风格为生活摄影与实验排版、新复古印刷质感的结合。

2026文字类提示词设计指南(下册):字体与字效

这是一份详细的AI文字生成提示词指南,涵盖了从硬笔书法、机械工业到运动竞技等多种字体风格的生成方案。此外,还详细介绍了20余种常用字效,如赛博霓虹、流体融化、金属、破碎、木雕及故障风等。该指南旨在帮助用户通过精准描述,生成风格鲜明、质感独特的汉字与英文字体设计,适用于海报、品牌视觉及艺术创作。

技术 › AIGC Adrian Punk 2026-05-2123.2 KB 170.7K 484 87

2026 文字类提示词设计指南(上册):60 个中文字体设计方案

本文作者分享了利用 AI 设计中文字体的经验,指出笼统的提示词(如“好看”)难以生成有设计感的作品,并提出了具体的提示词公式。文章主要提供了 60 个涵盖时尚、极简、手写、涂鸦、像素、复古等多种风格的中文字体设计方案,旨在帮助用户通过精准描述生成高质量的封面标题或视觉文字。

技术 › LLM Adrian Punk 2026-05-1928.6 KB 506.9K 1.4K 86

GPT2 视觉提示词:字体美学与概念海报指南

本文介绍了一套优化后的 GPT 视觉生成提示词体系。该方法强调基于语义深度理解进行视觉转译,旨在生成极简、克制且具有展览级质感的高级概念海报。核心机制包括图文共生、巨型文字骨架构图、隐喻提炼以及阅读路径的自然引导,严禁机械分栏与廉价配色,确保作品具有强情绪张力和设计感。

技术 › LLM 小小东 2026-04-2726.6 KB 77

GPT2 提示词:将单词与情感视觉化的概念艺术

文章分享了两个用于 GPT-2 的提示词版本(无地面版和有地面版),旨在通过 AI 生成基于词语含义的高级视觉隐喻海报。提示词详细规定了从语义理解、构图逻辑、色彩控制到文字排版的执行原则,强调将文字、图像与空间紧密结合,以极简、强概念的方式准确传达词语的情绪与内涵,而非简单的图文堆砌。

技术 › LLM 小小东 2026-04-2716.7 KB 73