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即梦AI生成图片关键词怎么组合_即梦AI提示词结构化写法公式

絕刀狂花

絕刀狂花

发布时间:2026-02-23 18:04:03

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来源于php中文网

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即梦ai高质量出图需结构化提示词:一、五层优先级(主体→环境→风格→光影→参数);二、关键词≤8个且去重;三、主辅风格用括号标权重;四、英文负面词过滤噪声;五、分背景/中景/前景三层纵深构建。

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即梦ai生成图片关键词怎么组合_即梦ai提示词结构化写法公式

如果您希望即梦AI生成高质量图片,但输出结果模糊、元素错乱或风格偏离预期,则很可能是提示词结构松散、关键词权重失衡或核心要素缺失。以下是实现精准图像生成的结构化写法步骤:

一、采用五层优先级提示词结构

该结构按语义重要性逐层展开,确保AI优先解析关键信息,避免因顺序混乱导致主体弱化或风格覆盖。每一层都承担不可替代的定位功能,缺失任一层都可能引发生成偏差。

1、以明确主体短语开头,仅用名词性表达,不加修饰,例如“一位穿靛蓝和服的少女”,而非“看起来像日本女孩的人”。

2、紧接环境/背景描述,使用介词“在”或“位于”引导,限定空间逻辑,例如“在覆雪的枯山水庭院中”,避免抽象表述如“某个地方”。

3、插入风格锚点,必须使用行业公认术语,如“吉卜力工作室动画风格”,禁用“好看一点”“高级感”等主观词汇。

4、添加光影与氛围关键词,绑定物理可信度,例如“晨光斜射,青白冷调主光,薄雾漫反射”,而非仅写“光线很好”。

5、收尾于技术参数,限定输出精度,例如“8K细节,胶片颗粒,中心构图”,不混入风格类词汇。

二、执行关键词数量控制与去重校验

即梦AI对超过8个离散关键词会产生语义稀释效应,尤其当存在近义重复时,模型将随机压制部分特征。需人工识别并合并语义重叠项,保留最具区分度的表达。

1、列出全部拟用关键词,例如:“樱花”“粉色花瓣”“落花”“飞舞的花瓣”“春天”“日式庭院”“和风”“唯美”。

2、划出核心不可删减项:仅保留“樱花”“日式庭院”“和风”三项,因其承载地理、文化、风格三重唯一性。

3、将“粉色花瓣”“落花”“飞舞的花瓣”压缩为单一动态短语:“樱花瓣低速旋落”,兼具色彩、状态与运动信息。

4、删除“春天”“唯美”,前者已被“樱花”与“覆雪庭院”的反差隐含,后者无具体视觉映射。

三、应用权重符号调节风格主导关系

当提示词需融合两种及以上视觉机制(如写实纹理与动漫线条),必须通过括号语法显式声明权重比例,否则AI默认均等处理,极易产生边缘撕裂或材质冲突。

1、确定主风格与辅风格,例如以“赛博朋克”为主,“水墨晕染”为辅

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2、主风格直接书写,不加括号,例如“赛博朋克城市夜景”

3、辅风格用双括号包裹并标注数值,格式为“((水墨晕染:0.4))”,数值范围严格控制在0.3–0.6之间,防止压制主风格。

4、验证组合有效性:提交前检查是否出现“and”“with”等连接词,此类英文介词会干扰即梦AI的权重解析模块,必须删除。

四、嵌入负面提示词过滤常见干扰项

即梦AI默认启用部分通用渲染路径,若不主动屏蔽,易在高细节场景中注入非预期元素,如畸变肢体、多手指、文字水印或塑料质感皮肤。负面提示词需直指AI训练数据中的高频噪声源。

1、基础必加项为“blurry, deformed hands, extra fingers, text, watermark, logo, low quality”,全部使用英文小写逗号分隔。

2、针对人物类图像,追加“asymmetrical eyes, disfigured face, bad anatomy”,强化面部结构校验。

3、针对建筑或机械类图像,加入“floating objects, impossible geometry, fused parts”,抑制空间逻辑错误。

4、禁用中文负面词如“模糊”“变形”,即梦AI负面词解析器仅响应标准英文噪声标签。

五、分层式场景提示词强制纵深构建

为解决AI生成画面平面化、缺乏空间秩序的问题,须用结构化前缀强制划分背景、中景、前景三层,并为每层指定材质响应与光照互动,使AI调用深度渲染子模型。

1、统一以“背景:”起头,描述远景静态结构,例如“背景:悬浮于云海之上的青铜巨塔,塔身蚀刻发光符文,天色呈钴蓝渐变带紫灰暮霭”

2、换行后以“中景:”引导,描写主体活动区域,必须包含动态载体,例如“中景:一座断裂的石桥横跨深渊,桥面裂隙中渗出幽蓝能量流,三只机械乌鸦正沿裂缝边缘缓步前行”

3、再换行以“前景:”聚焦视觉触发点,需含交互动作与微动态,例如“前景:一只戴铜纹护腕的手正伸向桥缘,指尖距能量流仅0.5厘米,护腕表面映出流动的蓝光倒影”

4、结尾附加风格与技术指令,例如“宫崎骏+蒸汽波混合风格,体积光穿透薄雾,16K超细节,电影广角镜头”,不使用“and”或“with”连接风格词。

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