AI图像生成指南：2025年AI艺术最佳提示和工具

⚙️ 世代管道

• 输入： 您的文本提示充当坐标系，引导人工智能找到其训练数据（潜在空间）中的特定概念群。
• 解释： 该模型的文本编码器（通常是 CLIP 或类似算法）会将你的文字转换成向量。“苹果”对人工智能来说并非指水果；它代表的是“红色”、“圆形”和“水果”之间的数学关系。
• 输出： 该模型根据关键词同时出现的统计可能性，在预测像素应该存在的位置创建像素。

这是关键信息。务必具体。不要用“一只狗”，而要用“一只快乐的边境牧羊犬正在接飞盘”。名词描述得越详细，人工智能需要“猜测”的部分就越少。

情境决定氛围。我们是在“午夜的反乌托邦网络贫民窟”中，还是在“19世纪阳光普照的托斯卡纳葡萄园”中？灯光关键词（例如， 黄金时段、体积雾、生物发光) 在这里至关重要。

这决定了美学呈现方式。你必须明确媒介。
例如： 油画、3D渲染（Octane渲染器，虚幻引擎5）、模拟摄影（柯达Portra 400）、浮世绘木版画。

为了达到照片级真实感，要使用摄影术语。例如，“景深”、“散景”、“85mm镜头”、“f/1.8光圈”或“4K分辨率”。对于Midjourney来说，这还包括以下参数： --与 16:9 （宽高比）或 --stylize。

负面提示的力量

在稳定扩散等工具中，您可以定义…… 不 欲望。这通常比积极的提示更能有效地进行质量控制。

迭代改进（种子法）

一个常见的错误是，当图片不够完美时，完全更改提示语。正确的做法是，保留提示语。 种子编号 固定的。

• 第一步： 生成图像，直到构图正确度达到 80%。
• 第二步： 锁定种子（随机噪声模式）。
• 步骤 3： 稍微调整一下提示词。由于种子已被锁定，图像不会发生显著变化；只会细化一些细节。

补漆与补绘

切勿因为一处瑕疵而舍弃一张优秀的图片。 修复 遮盖特定区域（例如手或脸），并要求 AI 仅重新生成该区域。 外绘 扩展画布，为感觉裁剪过度的图像生成新的背景。

手部是复杂的几何形状，在训练数据中以各种不同的、通常被遮挡的姿势出现。人工智能难以理解其底层骨骼结构。为了解决这个问题，可以使用 负面提示 （例如，“多余的手指”、“解剖结构异常”）或使用 修复 只重生成手部，直到它们看起来正确为止。

一般来说，是的，前提是您使用的平台授予商业使用权（例如 Midjourney 付费计划、DALL-E 3 或 Adob​​e Firefly）。但是，您通常无法将图像本身注册为商标，这意味着理论上其他人也可以使用它。请务必查看您所使用工具的具体服务条款。

表意文字 和 来自 3 目前，它们是渲染准确文本的市场领导者。而像 Stable Diffusion 1.5 这样的老型号在拼写错误处理方面则存在显著问题。

种子是一个用于初始化随机噪声的数字，该随机噪声用于启动图像生成过程。如果使用相同的提示信息和相同的种子，则会得到完全相同的图像。保持种子不变，可以让你对提示信息进行微调，而不会改变图像的整体构图。