使用固定风格提示词、图像参考和参数配置可实现即梦AI画风稳定输出。一、将赛博朋克光影等核心关键词设为提示词前缀，确保每次生成时风格指令一致；二、上传已满意图像作为风格锚点，启用风格模仿模式并保留文本关键词形成双重锁定；三、固定随机种子值、风格强度60-80、采样器类型与步数（如Euler a，28步），减少变量干扰，保障输出一致性。
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如果您希望在使用即梦AI生成图像时保持画风的一致性，但发现每次输出的风格存在差异，可能是由于提示词结构、参数设置或参考图像不统一所致。以下是实现画风稳定输出的具体操作方法：
一、使用固定风格提示词模板
通过构建标准化的提示词结构，可以有效锁定即梦AI的生成倾向。关键在于将风格描述作为固定前缀嵌入每次输入中，确保模型接收到一致的风格指令。
1、整理出目标画风的核心关键词，例如“赛博朋克光影”、“低多边形建模”、“水彩晕染边缘”等视觉特征。
2、将这些关键词组合成一个固定的开头句式，如：cyberpunk aesthetic with neon glow and dark urban background, in a low-poly art style。
3、在此基础上追加当次生成的主题内容，例如人物设定或场景描述，保持后续描述逻辑清晰且不干扰风格前置项。
二、启用图像参考与风格迁移功能
即梦AI支持基于已有图像进行风格迁移，利用该机制可大幅提升风格一致性。此方法依赖系统提供的图像输入接口，将先前满意的输出作为下一次生成的风格锚点。
1、选择一张已生成且符合预期风格的图片，保存至本地设备。
2、在新生成任务中上传该图片作为风格参考源，激活“风格模仿”或“以图生图”模式。
3、在文本提示中仍保留原始风格关键词，形成双重锁定机制，避免仅依赖图像导致语义偏离。
三、固定生成参数配置
参数波动是造成风格跳跃的重要原因，尤其是采样步数、风格强度和随机种子值的变化会显著影响结果。通过固化关键参数，可减少不可控变量。
1、设置固定的随机种子（seed），确保相同输入条件下输出结果完全一致。
2、将风格强度（style strength）控制在中等偏高水平，推荐值为60-80，避免过强扰动导致失真。
3、统一使用相同的采样器类型和迭代次数，例如选择Euler a，步数设为28，全程保持不变。
