AI生图提示词避坑指南：四步写出高成功率提示词_影像

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10. 这位网友的问题很典型：> 宝玉老师，以现在大模型的能力还需要prompt吗，我现在都直接描述问题就发出去了这个疑问其实特别普遍，甚至可以说，它代表了绝大多数用户的心声。包括还有人说：> 今天社交网络上被追捧的所谓AI高人,不过是Prompt Kiddie(提示词小子)。 > 整天转帖一些提示词,其实是在自动充当大模型的燃料。是不是还需要 Prompt 这个问题的答案，其实藏在你的需求里。如果你的任务很简单，比如问个天气、查个单词，或者写个请假条，那确实不需要什么复杂的提示词。这就好比做一道 1 加 1 等于 2 的数学题，直接心算就完事了，非要列个方程式反而显得矫情。但是，一旦涉及到复杂任务，情况就完全不同了。你可以把专业的提示词想象成解难题时的“数学公式”。当面对一道复杂的应用题时，光靠心算是不够的。你需要公式来规范步骤，需要设定变量。提示词就是在这个环节起作用，它把一个模糊的需求，拆解成了一条清晰的思维链，手把手教 AI 怎么思考。举个最常见的例子：把一篇晦涩的学术论文改成科普文章（参考提示词：网页链接）。如果你直接把论文丢给 AI，跟它说“帮我改写成科普文”，它大概率会给你扔回一篇删减版的论文，依然充满了你不懂的术语。因为它不知道你的“科普”是给谁看的，也不知道你需要什么风格。但如果你运用了“公式”，告诉它：你的读者是只有高中物理水平的普通爱好者，请多用生活中的比喻（比如把量子纠缠比作心灵感应），并且在写之前先去检索一下相关的背景趣闻。这时候，AI 输出的就不是冷冰冰的文字，而是一篇有血有肉、生动有趣的科普文章。这就是提示词的魔力——它填补了“指令”和“意图”之间的鸿沟。再进一步，提示词还能充当“工作流经理”的角色。比如你想做个 PPT。普通玩法是让 AI 帮你列个大纲，然后你自己根据大纲一页页去制作幻灯片。但高阶的玩法是，用一段精心设计的提示词（参考提示词：网页链接），让 AI 不仅生成大纲，还能根据每一页的内容，自动写出对应的 AI 绘画指令。它把“写大纲”和“想配图”这两个步骤串联起来了。这时候的 AI，就不再是一个简单的聊天机器人，而是一个自动化的生产线。还有大家最关心的 AI 画图提示词。为什么大神生成的图片光影绝美、细节拉满，而你生成的总是差点意思？因为在非专业人士眼里，只有“好看”这一个形容词；而在提示词里，包含了光线类型、渲染引擎、构图视角等各种专业参数。这些参数，就是大神手中的“秘密配方”。你想复刻那张图，光靠猜是猜不出来的，必须拿到那个具体的参数。即使你可以通过多模态模型来逆向，有时候就是差一点意思，毕竟专业的提示词，是经过无数次试验和优化才打磨出来的。所以，回到最初的问题。我们还需要 Prompt 吗？如果你只是把 AI 当作一个陪聊的网友，或者一个随身的百科全书，那你确实不需要。但如果你想把 AI 变成一个稳定输出的生产力工具，提示词就是必修课。因为聊天是一次性的，说完就散；而专业提示词就像是“程序”和“软件”。当你写好了一个完美的翻译提示词，或者一个生成信息图的提示词，它就不再是一句话了，它变成了一个只要你输入原料，就能稳定产出高质量产品的“工具”。我自己则一直是在尝试借助提示词来帮我提升效率：比如我要提取 YouTube 字幕，还要去对发言人名字进行标注，我就写了提取 YouTube 字幕的提示词网页链接，不仅有文稿，还能自动对上发言人，还能分章节。比如我要给文章配图网页链接，所以我写了一个生成信息图的提示词，文章贴进去，它就能帮我生成一张好看专业的信息图。比如我要要校对文稿，我不会肉眼去校对，而是写一个校对的提示词，让 AI 帮我找错别字、语法错误，提供修改建议。借助这些提示词，就能让我事半功倍。这才是提示词的真正价值：它让你从一个向 AI 提问的“用户”，变成了指挥 AI 干活的“工程师”。下次当你在干一些枯燥的任务的时候，不妨想一想：我每天在做的这些事情，如果写一个专业的提示词，是不是能让我事半功倍？

11. 一学就会，1招去除图片的AI味儿，超绝真实感你用关键词生成的图片是不是看起来一眼假？原来不用关键词才是去掉AI味的关键！#设计 #ai #AI生图 #ai新星计划 #抖音知识年终大赏

12. 发现一个非常适合 AI 新手入门的提示词网站，忍不住想推荐一下。它最大的特点是：提示词分得非常清楚。不是那种一股脑丢一堆 Prompt 给你，而是按使用场景拆好。比如在「写作」这个大类下面，还会继续细分成：文章续写、写作建议、写作素材搜集等等。你一看就知道自己现在该用哪一类，而不是盯着 Prompt 发愣。对新手来说，这点特别重要。因为很多人不是不会用 AI，而是不知道“该怎么问”。这个网站刚好就解决了这个问题：你一边用，一边就能慢慢看懂，原来一个好提示词，是怎么被拆解出来的。地址：www.aishort.top不一定要照抄里面的提示词，但非常适合用来学习别人是怎么构建 Prompt 的。如果你是刚开始接触 AI，或者一直觉得“我用 AI 怎么没别人好用”，那这个网站基本算是一个不错的起点。#AI创造营##科技先锋官#

13. FLUX2 Klein 开源模型最新佳作支持多图编辑 8G显存可用

14. 优点：1. 有 CoT 收集上下文；2. 有清晰的角色设定； 3. 有❌ vs ✅ 的对比式教学。可以优化的地方：1. 清晰的读者画像，是专业人士还是爱好者还是小白；2. 补充读者不了解的背景知识和事实核查；3. 输出的格式、长度；4. 改写的尺度：是润色、结构化改写？如果是结构化改写，应该有哪几种结构参考？可以根据文章类型提供几种不同结构选择会更好。最后，可以让 AI 给建议，例如可以这样问AI： <draft-prompt>[你的原始提示词]</draft-prompt> 这是一套{将学术文章变成科普文章}的提示词，我希望它能{通俗易懂引人入胜，让读者读后有收获感}。帮我从提示词工程的角度点评一下上面的提示词，哪些地方做得好，哪些地方不足，如何改进

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20. 在画了几百张 nano banana pro 图片收获了几百万流量之后的一些提示词写作经验（同步发布于博客：http://t.cn/AXygY9D8）最近一段时间，沉迷于 nano banana pro 画图，也写了一些颇受欢迎的提示词，X 上的浏览量加起来有几百万。但你要说我写画图提示词水平多牛，这我可不敢认，因为我写画图提示词水平其实一般，写不出那些专业的参数，绝大部分提示词都是让 AI 帮我写的。写画图提示词，没有你想的那么复杂，拿我最近写过的一些提示词来讲一下。首先，提示词是手段不是目的提示词是为画图服务的，所以最重要的是你的想法，你想呈现什么，至于提示词，只不过是为了实现你想法的手段，有很多种写法都可以让你得到不错的结果，所以不必太纠结提示词的细节，什么结构、关键字、长短、是不是 JSON，都没那么重要！比如说 4 月份的时候，我就想用 GPT-4o Image 帮我画一张巨型裸眼 3D 屏幕的图（图2），提示词很简单，就是大白话： > 一只超写实大熊猫半个身子在成都繁华商街巨型弧形裸眼 3D 屏幕外边，肚皮朝上，脑袋吊着，嘴里咬着竹笋，憨态可掬提示词大部分时候就是这样，你都不需要多么复杂的技巧，就先大白话发过去看看效果。然后我把提示词发给 Gemini，得到了一张这样的图：参考图3 也还行，但效果不算太好。写提示词不难，难得是你得有一点审美，知道什么是好的，什么是不好的，最好还能知道哪不好！我水平不够好，只能看得出它不好，但说不上不好在哪里。这时候专业水平就能起作用，要是你专业的话，马上能知道哪不好，怎么调整。我不专业但我有 AI，于是把这个提示词（有时候我还会把生成的图片结果一起）发给 AI，让 AI 优化。最好不要只是让它优化，而是给个方向，比如我就去搜索了一下现实世界中哪几个建筑的裸眼 3D 屏幕最有名，这样 AI 训练的最多最熟悉，更容易明白我想要什么。（参考图4）注意我会同时问 Gemini、ChatGPT（GPT-4.5、GPT-5.1），一方面每个模型擅长的不一样，另一方面这里面有很大的概率因素。所以多试几个总没错。后面就是去测试，根据测试结果让 AI 进一步调整。比如第一次测试，效果不怎么样！（参考图5）我干脆换了个思路，找来一张真实的看起来还不错的图片，然后让 Gemini 根据图片给我写提示词。（参考图6）再让 Gemini 帮我生成几个场景。（参考图7）拿新提示词测试了一下，效果惊艳！（参考图8）再测试几个其他场景也不错，那基本上就可以了。（参考图9）所以写提示词的过程就是不停的变换思路不停的“抽卡”重试，你可以不知道怎么调整，但是至少你得知道什么是好的，这样当偶尔“抽卡”到一张好的，你就可以基于那张好的不停的微调，直到可以稳定的生成。真不稳定也没关系，那就多“抽卡”好了。比如那个 3D 裸眼屏的，得一半结果不怎么好，我后续又尝试优化了好一会，实在改进有效，干脆放弃了。所以我不止一次提到“提示工程”： > 提示词工程是一个过程，系统化地设计、测试、优化提示词的过程——宝玉（参考图10）让 AI 帮你写提示词，有时候还会有意外惊喜。比如我在创作时空交汇的提示词的时候，最初的想法只是简单的时空交汇。但无意中生成了一张古今人物交互的，我一看，这比我原本的想法还要好一些，于是调整了一下创作方向，让画面中融入了古今人物的交互。（参考图11）上面其实只是我提示词创作的第一个步骤，也就是针对一个场景生成一张满意的图片。当提示词能稳定的产生一个效果后，下一步就是基于这套提示词，把它变成一套提示词模板，让它可以产生各种不同结果的图片，这样其他人也能参与其中。比如说四季变换的图，最初的版本只有一棵树。虽然这棵树效果很好，但是大家都来画树就没意思了。最好是能基于同一场景四季变化的设定，让场景可以变化。（参考图12）我把这条提示词发给 AI，让它帮我变成提示词模板。把提示词变成模板，最重要的是设定好“变量”，你希望提示词中哪些是固定不变的，哪些是可以变换的。比如四季变换的提示词模板，我希望它变换的是场景，不局限于一棵树，还可以是一座城市、一个园林等等，每个人都可以代入自己喜欢的场景。参考提示词： > 帮我把下面的提示词变成提示词模板，变量是场景，根据场景在一张画面中显示四个季节的变化，同一个场景，但是每个季节显示场景的一部分同时又融为一体。 > > 超写实数字插画风格，画面以一棵树为核心，从左到右均匀划分为冬春夏秋四个季节区域。树木和背景随季节依次渐变变化，每个季节区域内的树叶颜色、枝条状态和背景元素均应精准呈现相应季节特征。树冠、树干、枝叶以及背景中的植被与天气等自然景观，都应根据季节的典型表现进行细致调整和过渡，确保四个区域间衔接自然流畅、色彩丰富且富有象征意义。画面比例为 4:3。（参考图13）提示词模板的变量也不用局限一个，可以有多个变量，比如这张“现实vs内心映射”的图，{现实}是一个变量，{内心映射}是另一个变量。（参考图14、图15）这一步仍然是要反复测试，直到有一个稳定的效果（参考图10）所以说，写提示词，没有那么难，你有一个想法，先用大白话去试试，不行就让 AI 帮你调整，告诉它你哪里不满意，希望哪里更好，根据 AI 调整后结果再去试，再调整，反复“抽卡”，耐心一点总能成。当然模型也很重要，真不行就等一段时间再重新试试，就像我的裸眼 3D 显示屏的提示词，半年前还画不好，现在这就挺逼真了。让 AI 优化，也可以试试不同的模型，比如我会反复在 Gemini 3 Pro、GPT-5.1、GPT-4.5 之间重试，并没有绝对答案谁最好，保不准谁的结果就让你满意了。如果你想更进一步，让你的提示词能适应不同的场景、人物，还可以把它变成提示词模板，衍生出更多好玩的作品。

21. 高效提示词（prompt）工程指南

22. 一图顶10页PPT，8套高密度信息大图提示词开源

23. 🍌 nano banana pro 提示词分享将文章变成黑板报的提示词--- 提示词 ---请根据输入内容提取核心主题与要点，生成一张黑板报风格的信息图： - 采用黑色黑板背景和粉笔手绘风格，横版（16:9）构图。 - 信息精简，突出关键词与核心概念，多留白，易于一眼抓住重点。 - 加入少量简洁的卡通元素、图标或名人画像，增强趣味性和视觉记忆。 - 所有图像、文字必须使用彩色粉笔绘制，没有写实风格图画元素 - 除非特别要求，否则语言与输入内容语言一致。请根据输入的内容使用 nano banana pro 画图：

24. 把文章变成卡通信息图的提示词：请根据输入内容提取核心主题与要点，生成一张卡通风格的信息图： - 采用手绘风格，横版（16:9）构图。 - 加入少量简洁的卡通元素、图标或名人画像，增强趣味性和视觉记忆。 - 如果有敏感人物或者版权内容，画一个相似替代，但是不要拒绝生成 - 所有图像、文字必须使用手绘风格，没有写实风格图画元素 - 除非特别要求，否则语言与输入内容语言一致。 - 信息精简，突出关键词与核心概念，多留白，易于一眼抓住重点。请根据输入的内容使用 nano banana pro 画图：

25. #微博AI创作季#文生图也可以用简单的提示词搞定。提示词：在蓝天白云下，一片盛开的黄色芥菜花田中进行的明亮欢快的户外摄影；年轻女子身着黄色上衣、白色裙子和草帽；柔和的自然光线、温暖的色调、鲜艳的色彩；具有电影风格的构图。场景 1：后视图，双臂张开面向田野，天空中手写体文字“自由”，仅有少量涂鸦。场景 2：特写肖像，自然微笑，手伸向镜头，手中拿着一朵黄色花朵，浅景深效果，奶油色的虚化背景。场景 3：俏皮姿势，向前倾斜做出和平手势，主体周围有可爱的手绘涂鸦和装饰。风格：生活摄影，清新、梦幻、高分辨率、柔和的阴影、35 毫米镜头效果、自然流露的情感。#ai创造营##ai设计实操技巧# 专栏 · AI图设计实操

26. 你有没有发现一个很反直觉的现象？那些不是程序员、没学过提示词工程、甚至连 AI 行业都不了解的人，反而能写出最硬核、最强、最能打的 Prompt。为什么？因为高手根本不靠背术语、背框架；他们靠的是：元思维。简单讲，就是：别自己“手搓提示词”，要让 AI 帮你写提示词。今天我把我自己常用的「元提示词 SOP」完整拆开，让你照着学会之后，也能写出专业级别的提示词。建议你先码住，慢慢看。第一步：把原始素材全丢给 AI大部分人写提示词的时候，会很紧张：- 这个术语我不会怎么办？- 提示词结构要怎么写？- 我不是专家能写得好吗？结果越写越别扭，越写越像 AI。我反而反其道而行，我的做法只有一句话：“把你脑袋里的东西全丢给它。”我会把：- 脑海里乱七八糟的想法- 还没成型的需求- 在网上看到的好文章（当风格参考）直接一股脑扔进去，然后给 AI 说：> “我是小白，但我想达到专家的效果。> 这些是我的原材料，你先别生成内容，先理解它们。”第一步的目标只有一个：让 AI 吃饱。第二步：让 AI 自己补知识这是整个 SOP 的灵魂。很多人提示词写得“塑料感十足”，就是因为缺少这一环：他们不知道什么是专业，也不知道专业需要什么。那怎么办？让 AI 自己补！我会对它说：> “为了完成这个任务，你需要哪些专业术语？> 你会用哪些思维模型？> 你会参考哪些行业标准？> 请用这些知识，帮我生成一套结构化的 System Prompt。”这一步的效果非常惊人。你会发现 AI 自动给你：- 行业术语- 核心逻辑- 专家常用的判断框架- 清晰分工的 Prompt 结构这是一个“AI 写给 AI 的提示词”，专业度往往远超人类自己写的。第三步：让 AI 自己跑 3 次模拟看到这里，有些人会立刻把 Prompt 拿去用。错了，你必须让它自测、自跑、自演示。我会让 AI：> “用你刚写的 Prompt，给我 3 组【用户输入 → 模型输出】的模拟案例。”这一招特别强。通过模拟，你能一眼看穿：- 它是不是真的懂你的意图- 输出有没有“AI 味儿”- 行业语气是否对- 它会不会胡乱瞎编- Prompt 哪里不够精确这一步就是“沙盒测试”，能让你用极低成本发现问题。第四步：导演式优化这一步，你完全不需要懂技术。你只需要告诉 AI：- 哪一段不顺- 哪一部分风格不对- 哪一句话你不喜欢- 你想让它更犀利、更幽默、更人味一点我的反馈方式通常很口语化：- “这段太机械了。”- “第二个案例要更有温度。”- “这个专家应该敢下判断，不要这么中规中矩。”像导演一样调风格、调感觉、调情绪，然后 AI 会自己回去修改逻辑、结构、术语、Prompt。反复迭代几轮之后，你就能得到一个完美贴合你审美的 Prompt。总结你只需要会让 AI 扮演专家。过去，我们必须学会机器的语言，才能指挥它。现在完全反了：- 你提供原始信息（原料）- 你给风格偏好（审美）- 你告诉它目标（想要的效果）剩下的交给 AI——让它去补知识、建系统、写提示词。换句话说：你不需要会提示词工程，你只需要会“导演 AI”。这就是大模型时代真正的能力。#科技先锋官##AI创造营##微博兴趣创作计划#

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36. 上个月我帮一个做新媒体的朋友改文案。她给我看她让 ChatGPT 写的一篇文章，说是要求 AI 用乔布斯的风格写的。我看了第一段就笑了。那篇文章确实用了一些短句，也提到了改变世界、追随内心之类的词，但任何读过乔布斯演讲的人都能看出来，这玩意儿和乔布斯没半毛钱关系。就像一个人穿着西装打着领带，但走路姿势、说话语气完全不对，你一眼就能看出他在装。朋友很沮丧，说她已经试了好几次了。有时候让 AI 写得更简洁一点，有时候让 AI 多用排比句，但不管怎么调，生成的东西总是有种说不出的违和感。我问她提示词怎么写的。她说：用乔布斯的风格写一篇关于创新的文章。我说，问题就在这儿。一、为什么“用某某风格写”这种提示词基本没用很多人用 AI 模仿某个人的写作风格时，都是这么写提示词的：用鲁迅的风格写，用海明威的风格写，用乔布斯的风格写。这种提示词太模糊了。AI 根本不知道你说的风格具体是什么。什么叫乔布斯的风格？是短句多？是用排比？是讲故事？是煽情？这些表面特征都对，但只抓住了皮毛。真正的风格是深层次的，是句子的节奏、情绪的起伏、形容词的密度、长短句的配比，这些东西组合起来，才形成了一个人独特的表达方式。就像你让一个人模仿周杰伦唱歌。如果他只是学几个转音、含糊几个字，那听起来就是东施效颦。真正像周杰伦，得学他的气息、节奏、咬字习惯、情感处理方式，这些底层的东西学到了，才能真的像。写作风格也是一样。表面的词汇和句式很容易模仿，但深层的节奏和结构很难。而 AI 如果只收到“用某某风格写”这种笼统指令，它只能抓表面，抓不到深层。最近 Reddit 上有个帖子，分享了一个叫“逆向工程”的提示词技巧。核心思路很简单：不要直接让 AI 模仿，而是先让 AI 分析这个风格的底层结构，然后再按这个结构去写。这个方法我试了，效果确实惊人。二、两步法：先解构，再重构这个方法分两步，每一步都很关键。第一步，让 AI 做风格分析。你把想要模仿的那段文字给 AI，然后让它分析三个维度：第一个维度是句子节奏。具体来说，就是句子长短的变化规律。有些作家喜欢长短句交替，有些喜欢连续用短句制造紧张感，有些喜欢用长句展开论述。这个叫做 Perplexity 和 Burstiness，翻译过来就是复杂度和突发性。第二个维度是形容词密度。有些人写作很克制，很少用形容词，文字简洁有力。有些人喜欢用大量形容词渲染氛围。这个比例会直接影响文字的质感。第三个维度是情绪曲线。一篇文章的情绪是怎么变化的？是从平静到激昂？是从质疑到肯定？还是始终保持冷静？这个情绪的起伏轨迹，就是作者的情感节奏。你的提示词可以这么写：> 请分析以下文本的：>> 1. 句子节奏（长短句的分布规律）>> 2. 形容词密度>> 3. 情绪曲线>> 然后给我一份风格特征报告。AI 会给你一个详细的分析报告，类似这样：```plaintext风格特征报告:- 句子节奏:70%短句(5-10词)、30%长句(20词以上),形成强烈对比- 形容词密度:每100词约8个形容词,使用克制- 情绪曲线:从平静陈述 → 逐步升温 → 高潮呼吁 → 平静收尾- 短长句比例:7:3```这就是这个风格的 DNA。第二步，让 AI 按照这个 DNA 去写。现在 AI 已经知道了风格的底层结构，你就可以让它按这个结构去创作新内容了。提示词这么写：> 现在，请使用刚才分析出的风格特征，写一篇关于【你的主题】的文章。>> 严格保持：>> - 短长句比例和之前分析的完全一致>> - 形容词密度保持在同一水平>> - 情绪曲线遵循相同的起伏模式这时候 AI 生成的东西，就不是表面的模仿了，而是从结构层面复刻了原作的风格。三、实际效果：从四不像到几乎一样我用这个方法帮我朋友重新写了那篇文章。第一步，我找了乔布斯斯坦福演讲的一段文字，让 AI 分析。AI 告诉我：乔布斯的风格是短句密集，形容词极少，情绪曲线先抑后扬，长短句比例大概是 8:2。第二步，我让 AI 按这个特征写关于创新的文章。生成的东西，我朋友看了半天，说：这次真的像了。虽然内容完全不同，但那种简洁、有力、层层推进的感觉，确实抓到了。关键的区别在哪？以前的提示词让 AI 去猜什么叫乔布斯风格，现在的提示词给了 AI 一个精确的蓝图。AI 不需要猜，只需要按图施工。这就像建房子。以前你跟建筑师说：给我建一个有设计感的房子。建筑师只能凭感觉来，做出来可能跟你想的差很远。现在你给建筑师一张详细的设计图，标明了每个房间的尺寸、比例、材料，建出来就八九不离十了。四、手把手教你用：以海明威为例我们来实际操作一次，假设你想模仿海明威的风格。第一步，找一段海明威的原文。比如《老人与海》的开头：> 他是个独自在湾流中一条小船上钓鱼的老人，至今已去了八十四天，一条鱼也没逮住。头四十天里，有个男孩跟他在一起。第二步，让 AI 分析。把这段文字和分析请求一起发给 AI:> 请分析以下海明威的文字：>> 【粘贴原文】>> 分析维度：>> 1. 句子节奏和长短分布>> 2. 形容词密度>> 3. 情绪基调和变化>> 4. 其他你认为重要的风格特征>> 给我一份详细的风格 DNA 报告。AI 可能会给你这样的分析：```plaintext海明威风格DNA:- 句子极简,平均每句12-15词- 几乎不用形容词和副词,每100词不超过3个- 多用主动语态和具体名词- 情绪克制,不做过多渲染- 陈述性语气为主,很少用感叹和反问```第三步，让 AI 按这个 DNA 创作。现在你可以说：> 使用刚才分析的海明威风格 DNA，写一段关于一个程序员深夜加班的场景。>> 要求：>> - 保持相同的句子长度和节奏>> - 形容词密度不超过 3 个/100 词>> - 同样克制的情绪表达>> - 用陈述而非渲染AI 生成的东西会是这样的：> 他坐在电脑前。屏幕亮着。代码还没写完。窗外的城市已经睡了。他的咖啡凉了。他没注意。他只是盯着那个 bug。你看，这就很海明威了。简洁、克制、有力量。第四步，如果还不够像，继续微调。你可以让 AI 再分析一次它自己写的东西，然后对比原作的 DNA，看哪里偏离了，再调整。通常两到三轮下来，就能达到非常接近的效果。五、这个方法可以用在哪里除了模仿名人风格，这个方法还有很多实际用途。用途一，保持个人风格的一致性。如果你经常写文章，你可以把自己之前写的最满意的几篇文章让 AI 分析，提取出你的风格 DNA。以后你让 AI 帮你写东西时，就按这个 DNA 来，生成的内容就会更像你自己写的。用途二，适应不同平台的调性。小红书、知乎、公众号，每个平台的爆款内容风格不太一样。你可以找每个平台的爆款文章，让 AI 分析它们的共同特征，然后生成符合那个平台调性的内容。用途三，学习优秀作者的写作技巧。这个方法本质上是一种学习工具。当 AI 把一个作者的风格拆解成具体的数据时，你能清晰地看到：哦，原来海明威是这样控制节奏的，原来这个博主是这样用形容词的。这比你自己模模糊糊地读和感受，要清晰得多。六、从工具到方法论的转变用了一段时间这个逆向工程的方法后，我发现它改变的不只是 AI 的输出质量，还有我自己对写作的理解。以前我读一篇好文章，只是觉得：嗯，写得好。但说不清楚好在哪里。现在我会下意识地去分析：这段的句子节奏是什么样的？作者在哪里用了长句，在哪里突然切换到短句？形容词用得多还是少？情绪是怎么一步步推进的？这种分析式的阅读，让我对写作的理解更深了。而且当我自己写东西时，也会更有意识地去控制节奏、控制情绪、控制用词密度。AI 是个好老师，因为它逼着你把模糊的感觉变成清晰的结构。当你学会了把风格拆解成可量化的维度，你就掌握了一种能力。这个能力不只是让 AI 写得更像，更是让你自己理解得更深。写作这件事，从来都不是天赋或灵感，而是可以被分析、被学习、被复制的技术。只是大多数人没有工具去拆解它。现在有了 AI，我们第一次能够把那些看不见摸不着的风格，变成看得见摸得着的数据。下次你再让 AI 写东西时，别急着直接开写。先让它分析，搞清楚你要的风格到底长什么样。然后再让它动笔，你会发现，AI 写出来的东西，终于不再是那种一眼就能看出来的 AI 味了。#AI创造营##科技先锋官##微博年度新知博主#

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43. Nano banana 又变强了。今天新发布的Nano banana pro在ListenHub上已经可以用了。测试了一下，生成中文的准确率大大提高！可以对比图1和图2，之前生成的中文根本看不懂。另外图片尺寸也更灵活了，老模型默认生成正方形图片，或者根据上传图片的尺寸，无法精准控制。比如文生图没传参考图，默认就是1：1，不管提示词怎么写都无法生成横图。必须传一张空白的横图，让模型参照。现在已经可以根据提示词生成尺寸了。#nano banana##ai创造营#

44. Nano Banana 和 Midjourney 有什么本质区别？现在还有人坚持用 MJ 吗？

45. 你的Ai视频为何总比别人差一点？你希望通过提示词来提高画面质量，但问题在于，无法控制生成过程，就无法控制结果，用RHTV可以直接解决这些问题 #runninghub、#rhtv#aigc#ai视频#ai视频剪辑

46. AI视频总很平淡？这3个技巧让你的视频也能有分镜电影感！ AI视频总是一镜到底很无聊？如何用分镜让你的视频快速进化？ #ai视频 #分镜 #AI教程 #ai新星计划 #托尼三三

47. //@i陆三金:回复@笔谈随意:提示词太长，我教你方法吧，找到一张明星（最好是名人）的照片，发给 Gemini 3.0 Pro 之类的模型，并附提示词：「详细描述完整的图像复刻 JSON 提示词，包含物体、服装、头发、细节、配饰、摄像设备、环境、灯光、风格、身体动态，一切都要详细复刻原图」，然后把得到的提示词发给香蕉 Pro 去生图//@笔谈随意:有没有完整的 prompt 啊

48. 现在的AI文生图都需要精确的提示词，但morisot提出了新的概念，只需要一个模糊的概念或者想法，他就可以帮你生成多张图片，然后你可以一步步深化自己的需求，这样就可以慢慢达到自己想要的图片。这种做法其实更适合大多数普通人，因为提示词真的是太难想了。王小愚儿的微博视频

49. #Seedance必玩提示词模板# 玩了几天Seedance 2.0，发现写提示词抓准结构就很容易出片，分享个亲测好用的思路～不用堆复杂形容词，按“主体动作+镜头运动+氛围音效”来写就够，新手也能快速上手。比如想做氛围感短片，写“冬日雪林里少女漫步，先近景拍发丝落雪，再慢推成全景，背景有踩雪声和轻风声，暖调光影”，生成的画面运镜很顺，还自带原生音效。它对镜头语言的理解很到位，分镜衔接自然，比之前试过的模型可控性高不少，上传参考图还能精准贴合风格。实测15秒内的短片成片率高，复杂大动作偶尔会有小瑕疵，精简描述会更稳。小云雀新用户能免费试，想玩的可以先去薅羊毛，咱们一起过个有AI的年吧～ #HOW I AI##过个有AI年#

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56. #ai创造营#很多提示词伸手党还没看懂，AI生图的质量，主要来源是巧妙的【参考图】而非提示词。开篇问个问题，这张AI画的图，最难的部分在哪？可能有小白用户会说艳丽的颜色，小路路边的风景。可能有进阶用户会说车像不像真车，车玻璃上的反光。估计极少有用户会说，是车身侧面的龙，但结果角度上三者确实难度递进，我会分析难度成因，给具体解决方案。首先，图片元素现在早就不是AI画图的难点了，我就写了一句“樱花盛开的日本公园林间小路”，各种细节AI全都自己补的，偶尔中奖出bug，也会有偶尔出惊喜的，交给抽卡就能轻松解决，下面这张复杂的城市同理。其次，像不像真车，这里的提示词高度讲究一个【指向性】，比如炫酷战斗风改装的跑车，很抽象，LB套件改装的日产GT-R R32跑车很具体，这张图画的四驱兄弟巨无霸同理。玻璃反光跟车漆反光在有些场景确实难，所以最简单的办法是绕开它：画简单元素单一的场景如樱花树，或者干脆画哑光车漆。最后，画龙难在哪？答案是斜侧面，平面图上的龙好画，斜着的表面上的龙可不好画，AI理解的透视还非常抽象。解决方案说穿了也很简单：绕过斜侧面视角，先画一张平面的龙，再让AI加到车的图片上就可以了。可以看到，我们人类画画以为的难，和AI以为的难是不一样的，找到人如何帮忙取长补短的思路，才有利于更好的用好AI。#ai车生活##大v聊车#

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