三套光线提示词模板：高调柔光、硬光现场与纪实抓拍的相反写法
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。
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我把摄影里的布光，写成了 AI 能用的短提示词模板
作者延续此前用短提示词描述摄影美姿的思路，将摄影布光拆解为 AI 生图可用的提示词模板。文章通过六种常用光（柔光、硬光、机顶直闪、跳闪、侧逆光、顶光）和三种创意光（双色凝胶光、百叶窗光、聚束光）的实战对比，说明写光线的三问法则：叫什么光、从哪里来、脸上或背景要出现什么。作者强调仅写光型名称AI难以准确理解，需补充光源方向和可见的明暗结果，并给出可套用的光线段模板与出图调整方法，还讨论了皮肤质感的保留与噪点处理。
为什么你加了「真实皮肤」，脸还是塑料感？
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。
30条高热AIGC图片视频提示词分享
作者从自己在X上分享的提示词中精选出收藏和点赞最多的30条，整理成可直接复制的合集，涵盖AI视频与人像自拍两大类玩法。视频类包括苹果风产品广告片、一镜十姿时装视频、奢侈品风塑料袋广告、无人机第一视角导览、高奢刺绣广告等；图片类包括黏土定格动画人像、自拍虚拟试穿、杂志大片重绘、和小时候的自己合影、85mm焦外抽离、极端广角人像等。每条附提示词原文、出图效果链接及修改建议，适用工具涉及GPT-Image-2、海螺H3、Seedance 2.0等模型。
提示词不用写得专业，要写到你自己能读懂
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。
AI实战：从0搭建个人视觉IP系列教程｜配图篇
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。
测试了四五百张图，我终于找到一种好写的 AI 表情提示词
作者通过四五百张图的测试，探索 AI 生图时如何准确描述角色表情。文章首先否定了直接拆解眉眼嘴细节的提示词写法，指出这样容易导致五官组合僵硬诡异。最终总结出更有效的方法：为表情补充发生的原因，即'事件+情绪'的结构。针对单一情绪使用'发生了什么+情绪+指向谁'的结构；针对复合情绪，则需写清主次情绪及掩饰原因和外在表现。文末提供两段可直接套用的提示词模板，帮助生成更自然、有故事感的角色表情。
OpenAI 官方 GPT-Image 2.5 提示词指南与示例
本文译写自 OpenAI Cookbook 的开源示例，整理了 GPT-Image 图像生成模型的提示词基本写法与 24 个实用示例。文章首先介绍提示词的组织顺序（场景、主体、关键细节、限制条件），并给出七条核心原则：写出可见细节、明确构图、交代人物姿势动作、逐字列出画面文字、改图时说明保留项、为参考图分配用途、一次修改一个问题。随后通过人物照片、信息图、广告、标志设计、四格漫画、应用界面、教学配图、演示页等场景，以及换衣、合成、透明背景提取、草图转写实、物体移除等编辑示例，展示了完整的提示词与 API 参数设置。
从此以后，你也可以是AI摄影师
作者公开了其 VibeShot AI 摄影 Skill 的完整思路。核心是一个 Prompt 框架：表情+服装风格+场景+瞬间状态+摄影技法。与完全控制式 Prompt 不同，应只控制关键锚点，其余放权给模型，并为锚点准备足够厚的枚举变量池（表情池、服装池、场景池、景别池、焦段池、机位池、构图池、光线池等），形成“骨架+变量池”的“有边界的随机”逻辑。文中给出可直接在 ChatGPT 中运行的完整 Prompt，并开源了 Skill 版仓库，核心是通过加厚变量池产生更多组合。
MJ 人像磨皮感太重？这段 Prompt 能把真实纹理补回来
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。
一段 Prompt，生成 3 套杂志感文章封面
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。
39套万能光影方案Prompt（上篇）：用光影表达图片与视频氛围
作者从帮朋友拍视频翻车的经历出发，深入研究了光影表达的底层逻辑，结合《教父》《肖申克的救赎》《银翼杀手》等影史经典，讲解光如何成为'隐形编剧'。文章将28种光影按七大家族分类：光的方向（正光、逆光、侧光、顶光、底光）、光质（硬光、柔光）、经典人像布光（伦勃朗光、蝴蝶光、环形光）、特殊效果光（轮廓光、发型光、眼神光）、体积与氛围光（丁达尔光等）。每种光均提供学名、光源、效果、适用场景及可直接复制使用的AI生图/生视频万能基底提示词，可在豆包等平台测试。
已经有一套 AI 生图课了，我为什么又重写了 7 万多字？
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。