这可能是全网最好的二次元 AI 绘图教学
文章系统梳理了二次元 AI 绘图中最常用的十类画风提示词写法,包括平涂、厚涂、油画/水彩、游戏画风、动漫画风、水墨/线稿、3D/写实、像素、漫画和Q版。作者强调先掌握提示词结构(画师串、画风词、光线色调、质量词、人物动作、场景),并针对不同风格给出了可直接复制的 Prompt、适配模型建议(如 NovelAI、Anima)以及与 LoRA、画师串的搭配注意事项。文中还展示了实战效果,称质感逼真到可媲美真人画师作品。
文章系统梳理了二次元 AI 绘图中最常用的十类画风提示词写法,包括平涂、厚涂、油画/水彩、游戏画风、动漫画风、水墨/线稿、3D/写实、像素、漫画和Q版。作者强调先掌握提示词结构(画师串、画风词、光线色调、质量词、人物动作、场景),并针对不同风格给出了可直接复制的 Prompt、适配模型建议(如 NovelAI、Anima)以及与 LoRA、画师串的搭配注意事项。文中还展示了实战效果,称质感逼真到可媲美真人画师作品。
十条画风词清单结构清晰、可直接照抄使用,实用性和时效性都很强,但主要是经验罗列,缺乏深入原理分析和独到洞察。
作者详细记录了从零开始训练一个专属人物 LoRA 的完整实战流程。他使用 GPT Image 2 生成 56 张虚构人物训练数据,基于开源模型 MOSS-Image(5B 参数 Diffusion Transformer)进行微调,仅用一张 RTX 4090 训练约 65 分钟即获得稳定的人物形象生成能力。文章涵盖数据准备、Caption 标注、Checkpoint 选择、效果验收等关键环节,并指出了过拟合等常见问题。作者将整个流程开源到 GitHub,提供运行环境镜像、Jupyter Notebook 和 ComfyUI 工作流,建议初学者亲手跑一遍以真正理解 LoRA 训练原理,一通百通。
本文通过对8分钟AI短剧《黄果》成片(117个镜头)的逐帧逆向拆解,总结出一套可复现的13步AI短剧制作流水线。文章首先对比云端托管、本地开源、混合路线三条技术路径及成本考量,然后详解从LLM编写分镜脚本、角色LoRA训练、场景模板建立、关键帧生成、人工精修、I2V/TI2V视频生成、对口型处理,到后期超分补帧、TTS配音混音等每一步的操作要点、验证标准与错误应对方案。文末还总结了重复帧、短镜头策略、LoRA维护、精修比例等行业认知,以及模型在长动作、多人互动、文字生成等方面的能力边界。
文章讲解 AI 生图中画幅对构图的决定性作用,重点介绍 9:16 竖屏的写法。作者提出横屏讲左右关系、竖屏讲上下关系的核心原则,给出基于 1080×1920 分辨率的三段安全区(标题区、主体区、字幕避让区),并总结竖屏必写 Prompt 词、三种景别的处理方法,以及漫剧制作中的限制:双人不能左右并排、运动方向应纵向、画幅全剧一致。还简要介绍 1:1 头像、3:4 小说封面、16:9 横版的构图要点,并提供六步画幅适配流程。
文章系统讲解 AI 绘画 Prompt 中材质词的作用与用法,提出'风格决定像什么,材质决定摸起来像什么'的观点。作者将材质词分为六大类:线稿类(干净或手绘)、平涂类(赛璐璐硬阴影)、厚涂类(笔触与颜料感)、水彩类(湿润透明晕染)、胶片类(复古颗粒感)、纸张类(实体媒介感),并给出各类常用英文词汇、示例 Prompt 及适用场景。强调同方向叠词可增强质感,跨方向乱叠会导致'材质打架',帮助读者写出更稳定、更有质感的动漫风格图像 Prompt。
文章讲解如何用光影控制动漫 AI 绘图的叙事情绪,给出黄昏、蓝调、雨夜、阳光、逆光 5 套完整的 Prompt 组合模板。作者强调光影应是写 Prompt 前最先决定的叙事底色,而非最后随手补充的词。每种风格附有核心关键词组合(如 golden hour + warm sunset light + long shadows)、适用剧情场景和进阶调整技巧,帮助同一人物场景呈现出青春、孤独、悬疑、治愈、史诗等不同故事线。
本文是动漫 Prompt 系列第13篇,聚焦欧美动漫风格的 AI 绘画 Prompt 写法。作者指出欧美动画并非统一风格,简单加 western style 常导致画面不伦不类,并对比了欧美风格与日系动漫在视觉优先级上的差异:日漫靠线条与情绪,欧美风格更强调形体、轮廓、材质与光影。文章拆解了四套风格 Prompt:美式动画(夸张形体、简化细节)、欧美漫画(粗墨线、高对比)、欧美奇幻(绘画质感、世界观规模)、黑暗奇幻(哥特氛围、冷月光与烛光搭配),并附上完整 Prompt 模板与选型对照表。