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。
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。
图文对照、案例完整,给出可复用的提示词整理方法与具体修改步骤,实用性和可读性都很高,观点虽非全新但论证扎实,且为当日发布,时效性极佳。
作者测试了模思智能开源的 5B 生图模型 MOSS-Image,重点验证其文字渲染与 JSON Layout 结构化布局能力。通过虚构日系甜品店海报案例,对比传统自然语言 Prompt 与 JSON 布局控制的效果差异:JSON 可将人物、产品、标题等元素按坐标框精确定位,类似写前端页面。三轮测试覆盖主视觉、商业活动海报排版及中英文文字生成,验证了文案正确率、版式适配与视觉融合。结论是 JSON Layout 虽非 PS 级精确编辑,但能将模糊排版需求变为结构化描述,对商业海报、电商图等场景具有实际价值。
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。
作者使用模思智能开源的 5B 参数图像生成模型 MOSS-Image,为 Claude 和 DeepSeek 设计拟人化角色形象。文章分享了角色设计思路:Claude 采用橙棕奶油配色体现温暖复古气质,DeepSeek 延伸蓝色海洋主题。作者重点介绍了 MOSS-Image 的优势:生成速度快于 Stable Diffusion 和 ComfyUI,支持准确的中英文文字渲染、JSON Layout 布局控制、最长 4K tokens 提示词,并提供 Prompt Enhance 提示词增强功能。模型基于国产 PPU 算力平台训练,已开放 Base 和 SFT 版本权重,支持动漫、写实等多种风格,目前可免费体验。
作者实测国产开源生图模型 MOSS-Image,重点验证其 JSON Layout 对文字、物体位置和画面构图的可控性。文章对比了普通提示词与 JSON Layout 在同一封面需求下的生成效果,详细讲解了中心坐标系和 yxyx 格式的 bbox 写法、在线体验参数设置、官方示例分析,以及 ZeroGPU 额度问题和本地部署方法。作者强调可复用的不是某张图,而是一套固定种子、对照测试的评估方法,认为 JSON Layout 让提示词变成可保存、可修改的布局资产,使 AI 生图真正进入设计工作流。
文章介绍如何用 ChatGPT、Codex 等工具直接生成带 Alpha 通道的透明 PNG 素材,并系统梳理了 12 类应用场景:聊天表情包、游戏立绘、VFX 特效、海报拼贴、产品图、UI 图标、装饰素材、像素游戏资产、Live2D 素材、直播包装、特殊材质以及阴影光效辅助素材。作者还提出五个进阶方向:模块化角色生成、实验摄影、复合表情资产、视觉特效库和素材处理工作流,并附上通用透明角色素材提示词模板,帮助读者积累可复用的个人素材库。
作者实测商汤新发布的 SenseNova U1 Pro 图片生成模型,该模型在 SuperCLUE-Image 中文文生图榜单排名第一。作者从五个维度进行测试:审美与中文版式、多文字运营物料、资料检索与高密度信息、局部修图、多图融合。测试结果显示,该模型在海报设计、菜单与导览图、科普信息图、全诗《琵琶行》等复杂任务中文字稳定性出色,局部编辑精准不破坏其他细节,多参考图融合能力强,并能从刀版图生成可交付的包装渲染图,整体表现超过 GPT Image 2.5。作者认为其达到可交付水平,决定替换到自己的 8K 生图工作流中。
作者在测试 Qwen-Image 2.1 时发现,生图和改图效果不佳的主要原因是创作意图未被准确传递给模型,如负面文字被印进海报、改姿势只换了衣服等。作者将经验整理成 qwen-image-gen Skill 并提交开源:区分文生图、局部编辑和参考人物创作;将人物动作、接触关系、镜头和画面文字写成模型可执行的描述;落实比例决策并检查返回图片真实像素;将质量反馈带回下一版。四组对照实验显示三组改善、一组失败,证明提示词改写有价值但非几何纠错器。
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。