文章介绍用 Midjourney 生成人像时皮肤过于光滑、缺乏真实纹理的问题，作者提出不必重新抽卡，只需将原图上传到支持图片编辑的模型，配合一段高保真增强 Prompt，即可只补皮肤细节而不改变人物。作者在 Seedream 5.0 Pro、GPT-image-2 和 Nano Banana Pro 三个模型上做了对比测试，展示各自风格差异，并总结了 Prompt 设计的三要素：明确允许增强什么、锁定不能改变什么、排除不想要的结果。文末提供了完整 Prompt 及可直接套用的通用版模板。
本文是 Midjourney 网页版入门系列教程，重点讲解输入框以外的界面功能。作者介绍了 Explore 社区页面如何浏览公开作品、学习他人提示词的写法（含主体、配色、画风、构图四步拆解法），以及顶栏 For you、Random、Hot、Top 等标签的用途。随后详解左侧导航栏的 Create 创作记录、Edit 画布局部修改与延展、Organize 作品整理与文件夹归档、Tasks 社区任务，以及 AESTHETICS 分组中 Personalize、Moodboards、Style Creator 三个审美工具的用途，并给出新手界面熟悉练习路径。
这是一篇面向新手的 Midjourney 入门教程，作者逐一讲解 MJ 输入界面的各个功能模块，包括提示词输入区、三种参考图入口（Attach to prompt 编辑原图、Style Reference 参考画风、Image Prompts 参考构图）的区别与用途，以及生成设置中的画面比例、模型版本、审美参数（Stylization、Weirdness、Variety）等选项的作用。文章还介绍了草稿模式、对话模式、个人化功能（P值）的使用方法和常见误区，帮助小白快速掌握 MJ 的界面操作与参数调优。
作者以AI生图的窗边咖啡馆人像提示词为例，讲解如何整理AI生成的冗长提示词。核心方法是：删流程、合重复、换实景、测删除。要点包括：去掉分栏小标题后整体通读，合并重复表达同一意思的形容词；把'不要杂乱'等否定句改写为具体的正面画面描述；将'高级感、电影感'等笼统大词拆解为具体的光线、配色和构图要求；一次只删一句，对照出图验证效果，但不要为了精简丢掉关键的安排。最终目标是写出自己能读懂、出了问题知道从哪句下手的提示词。
本文是「搭建个人视觉体系」系列教程第3篇，讲解如何用AI建立个人配图规则。作者将创作者配图归纳为封面、信息图、数据图表、插画四大系统，介绍新粗野主义、极简信息设计、瑞士杂志等常见风格，并提出融合参考图设计语言与已有头像、Banner视觉资产的方法。文中提供完整Prompt用于让AI生成「个人配图规则」，指导读者通过四类测试图验证视觉统一性，并示范如何将规则应用到show-me、archify等图片类Skill中，最终形成可长期迭代的个人视觉识别体系。
文章介绍了一个名为“手绘风格编号画廊”的 AI 生图 Skill。作者指出许多人无法用 AI 生成理想图片，是因为说不清抽象的画风名称。该 Skill 收录了 216 种手绘画风并配以编号和示例图，用户只需记住编号并输入主题，即可自动生成带风格名称的中英文提示词，复制到任何生图 AI 中使用，从而解决风格漂移问题。Skill 还内置智能判断逻辑，按优先级决定是否传参考图，避免模型照搬参考图的构图内容。文章通过朋克钢笔、新中式水墨等案例验证了风格一致性，适合需要批量出图、保持视觉调性统一的创作者使用。
文章继续AI人像摄影提示词系列，给出三套光线差别极大的模板：高调柔光商业、硬光现场感和纪实抓拍。作者强调负面词不能通用——模板A的「反影棚化」禁令与模板C需要的影棚感要求几乎相反，负面词必须跟随意图。文中指出关键差异要写成事实：唯一光源、几乎没暗部、闪光让瑕疵更明显等，并分享手部处理技巧（藏进口袋、明确落点、被画框裁掉），以及quality=medium反而更真实等反常识经验，适用于gpt-image-2.5生图。
本文是 OpenAI 于 9 月发布的 ChatGPT Images 2.5 的详细使用教程。作者从正确入口讲起，介绍了 Flare（重速度）与 Sunburst（重精细控制）两个模型的选择，并以一张中文咖啡活动海报为案例，完整演示了从初稿生成、提示词撰写原则（先用途、再主体布局、准确文案、约束）、参考图分工、到连续局部修改的全流程。文章强调每轮修改要明确指定底图与保留条件，及时回退到满意版本，并介绍了选区、评论、草图和模板等功能。最后将方法迁移到封面、商品图、角色 IP、信息图等六类任务，帮助读者把 AI 生图真正用于工作。
文章介绍 ChatGPT Images 2.5 的更新内容。模型层面生成延迟最多降低 50%，参考图保真度、局部编辑精度、多轮编辑一致性及复杂指令理解均有提升。新增四个实用功能：Templates 模板（按海报、头像等用途快速整理需求）、Sketch 草图（在 ChatGPT 内直接画布局再生成）、图片评论（在图片具体位置留修改意见）、提示词分享（把创意模板交给他人）。作者以海边人像为例完整演示画草图、生成、评论修改的流程，并指出修改本质仍是全图重绘，模板暂不支持 Work 模式，模型实际提升程度仍在持续测试中。
文章讲解了 Midjourney V8 摄影类提示词的正确写法，指出堆砌相机参数（如机身型号、光圈、快门）并非最优解，应遵循“主体与动作→景别与角度→镜头感觉→光线→胶片质感→参数”的顺序结构化描述。作者详细解释了景别与机位选择、各类镜头词的画面倾向、光线要写可见结果而非数字参数、质感词的作用，以及 --ar、--raw 等参数的正确用法。还提供了中文+英文混合写作的实用方案，以及细节丢失时的排查顺序，帮助写出结构清晰、可控可改的 Prompt。
作者分享了一段用于生成杂志感文章封面的 Prompt。使用时只需填写文章标题，可选填内容摘要，模型会先理解文章的核心主题、情绪与关键词，再围绕主题生成 3 张 16:9 横幅封面设计。三个方案在主视觉概念、构图、字体、色彩等维度各有差异，如同三位设计师的不同提案，适用于公众号封面、博客 Banner、专题头图等场景。文末附完整 Prompt 可直接复制使用。
作者南鸢 nuyoah 在已有 AI 生图课程的基础上，重新撰写了一套 7 万多字的入门课程。文章阐述了重写的原因：现有课程起点过高，默认读者已具备基础操作能力，而真正的初学者往往连 Prompt 是什么都不清楚。作者强调，AI 生图工具已进化到对话式交互，但许多教程仍停留在 Stable Diffusion 时代，且 Prompt 被过度神秘化。新课程从零开始，涵盖入门篇和主线课，注重培养看图、判断和沟通的能力，而非单纯记忆模板。课程不绑定特定模型，强调可迁移的技能，并附有失败案例以帮助理解。文章最后说明了课程适用人群和两个学习入口。
文章探讨了在AI生图中使用提示词「真实皮肤」反而导致脸像塑料的原因。指出问题在于该词义模糊，模型倾向于过度磨皮和铺高光。作者建议将皮肤拆解为纹理、高光位置、哑光基调等5个变量进行控制，并提供了具体的Prompt模板以实现更真实的人像质感。
