AI 玄学壁纸创作指南:从提示词到创意发散
本文以“AI 玄学壁纸”为例,详细介绍了如何使用 AI 绘图工具(如即梦)创作国潮风格的许愿票据。文章重点拆解了提示词的三段式写法(画面结构、人物描述、排版内容),并演示了通过修改元素、模态及文化背景来实现创意发散的过程,非常适合 AI 绘画爱好者学习。
本文以“AI 玄学壁纸”为例,详细介绍了如何使用 AI 绘图工具(如即梦)创作国潮风格的许愿票据。文章重点拆解了提示词的三段式写法(画面结构、人物描述、排版内容),并演示了通过修改元素、模态及文化背景来实现创意发散的过程,非常适合 AI 绘画爱好者学习。
文章结构清晰地拆解了AI壁纸的提示词写法,提供了高可操作的创意发散步骤,但部分蹭热点内容(如《哪吒2》)在当前已失去时效性。
文章介绍如何用 AI 工具制作专属聊天表情包并开展小额定制定价。作者建议新手聚焦一个角色、八句常用语、八张静态图,先做四张投入真实聊天验证使用率。流程包括:用豆包整理动作清单,即梦生成角色与动作(附提示词模板),可画进行 512×512 排字和导出 PNG;验收时需缩小图片检查文字可读性。定价方面以 29.9 元测试需求,并算清工具成本与时间成本,避免越做越亏。最后通过示范对话展示、收集朋友反馈、替换无人使用的句子来迭代作品。
作者分享了一个用于生成女性人像的 Claude Skill(beauty-image-defaults),通过 SKILL.md 文件保存人物默认设定和人像美术要求,实际出图由图像生成工具完成。Skill 支持三种模式:无参考时补充默认画像(30 岁左右亚洲轻熟女性,黑发戴眼镜)、有参考图时保留人物特征、以及仅生成提示词。文章详细介绍了默认人物描述、提示词合并方式、皮肤眼神手部衣料光影构图等美术指导、减少稀碎感与塑料感的规则、成图检查流程和冲突处理原则,强调用户要求与参考人物优先于默认设定,并声明不包含任何成人色情内容。
作者分享了一套 GPT Image 2.5 出图的结构化提示词方法论,将画面拆解为身份、物理、摄影、视觉风格四大系统加负面词控制系统,共 17 个层级,并提供 5 层、8 层、15 层三个版本。通过“雨夜便利店”同场景实测对比,展示信息量对出图质量的影响。作者还用蚂蚁百灵 Ling-3.1-flash 模型将 5000 字方法论文档在 24 秒内一次性生成单文件 HTML 提示词拼装工具,支持逐层填写、实时拼接、一键复制,并介绍了将该模型接入本地 Claude Code 的环境变量配置方法与使用体验。
作者将平时积累的AI视觉创作经验整理为开源项目Derekwen AIGC Visual Skills,包含30条案例记录、10个可复用Agent Skills和16个公开视觉图例。项目把提示词、参考条件、关键控制点整理成统一数据结构,并配Gallery示例图方便按效果查找。涵盖角色设定板、多参考图融合、品牌视觉、社媒配图等场景,解决角色一致性、素材组合等常见问题。支持直接用生图工具改提示词,或通过Agent接入Skill两种使用方式,采用MIT许可。
这是一篇面向新手的 AI 视频制作万字教程。作者系统介绍了 AI 视频的基础概念,包括文生图、文生视频、图生视频的区别与选择方法,对比了 Seedance 2.5、MiniMax H3、可灵、Wan 3.0、Veo 3.1 等主流视频模型的特点与费用,并汇总了 LibTV、TapNow、Flova、即梦等聚合平台的特色。教程详细讲解了图生视频的完整制作流程(写故事、定角色、列分镜、生成分镜图、图生视频、剪辑配声),并以《江边告别》为例示范了人物、分镜和视频提示词的写法,帮助读者制作出第一条文生视频和动作迁移视频。
文章介绍了如何制作 AI 角色设定板(Character Sheet)以实现人物一致性控制,这是打造 IP 和提升作品留存率的关键技能。作者将角色卡视为一张角色视觉定义图,分四个步骤讲解:一是通过正面、侧面、背面多视角固定角色的脸部特征与整体造型;二是通过表情、微表情、姿态和手部动作增强角色表现力;三是补充发型、服装材质等细节说明以提升质感;四是结合图像生成工具与完整提示词模板进行实操。核心原则是所有小图都服务于中心主形象图,为 AI 提供一份'角色说明书'。
本文整理了 OpenAI 发布的 GPT Image 2.5 图像模型的使用指南。新模型在保留参考照片中人物与物体特征、局部修改集中性、多轮编辑稳定性方面显著提升,生成延迟最高降低约 50%。文章介绍了 ChatGPT 中新增的草图、模板、图片批注功能,以及 API 中的 Flare 和 Sunburst 两个模型定位差异。核心内容是官方提示词指南的 8 条基本建议,并配以 21 段官方示例,涵盖照片生成、信息图、广告、标志设计、界面预览、图片编辑、透明背景提取、草图转化、物体移除及多轮修改与角色延续等常见任务,可作为实用参考手册。
文章针对新手,详细讲解如何用GPT Image 2.5承接万元商业设计订单。作者强调客户付费的核心是交付稳定性而非生成数量,并将万元视觉包拆解为品牌主视觉、电商产品图、社媒物料、UI展示图和修改服务五项报价。内容涵盖适合的客户类型、获取首单的私信话术、需求确认的12个问题、7天制作流程、提示词九段式写法、参数设置技巧,以及4条可直接使用的生产级提示词模板,教你把模糊的'高级感'翻译成可验收的具体动作,实现从生图到稳定交付的完整商业闭环。
作者通过长期测试 Image 2.0 图像生成模型,发现极短提示词反而能生成异常完整的画面,并提出“视觉生产范式压缩”理论。核心观点是:提示词信息量与字数无关,关键在于“高密度视觉概念”——如“编辑式人像”“极简时尚封面”等概念,能自然带出一整套摄影、造型、构图、版式等视觉惯例。好的组合应让不同概念各有侧重,形成一份简短的创意简报。这种方法通过控制高层结构、保留低层执行自由,让模型在成熟的视觉系统内完成设计。提示词的核心能力已从“描述画面”转向“选择视觉世界”。