别让参考图当导演，AI创作需要留白_服务软件

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38. 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。

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46. 在线设计创作要用多工具切换，既麻烦又效率低。开源项目 MeiGen-AI-Design-MCP，让 Claude Code / OpenClaw 变身为本地顶级设计助手，整合 Local ComfyUI，本地离线生成，拥有 1,400+ 专业提示库，支持多方向并行批量创作。主要亮点：- 本地 ComfyUI 支持，数据和计算全部自己掌控，无需外部 API；- 丰富的 1,300+ 优化提示模板，自动将需求转化为高质量图像指令；- 并行批量生成，最高效产出多张风格迥异的设计图；- 支持参考图像上传，结合图像与提示实现精细定制；- 配合 Claude Code、OpenClaw 一键集成，使用极简；- 云端与本地多接口支持，覆盖多种生成引擎选择；- 免费且 MIT 开源，可商用无忧。GitHub：github.com/jau123/MeiGen-AI-Design-MCP适合 AI 设计师、数字艺术创作者和开发者，想自定义高效生成工作流的必备神器！#AI创造营##人工智能#

47. Lance 把图像与视频的理解、生成和编辑全部融合进一个 3B 活跃参数的原生统一多模态模型，真正做到「一套框架」搞定。不仅支持高质量文生图、文生视频，还能进行图像/视频编辑与多模态理解，性能直逼更大模型。GitHub：github.com/bytedance/Lance Hugging Face：huggingface.co/bytedance-research/Lance主要功能：- 3B 活跃参数，原生统一框架，支持图像/视频理解、生成、编辑- 文生图、文生视频、图像编辑、视频编辑一键完成- 多轮一致性编辑与智能视频生成，效果出色- 支持图像/视频问答、详细描述等理解任务- 提供 Gradio Demo 与完整推理脚本，开箱即用支持本地运行（需 ≥40GB VRAM），同时已有 MLX 社区移植版本可在 Apple Silicon 上运行。

48. 谷歌 Nano Banana 2 发布，标志图像生成从「艺术创作」到「工业化生产」，这将带来哪些变革？

49. 我现在已经能熟练地给 magic tree house 配图了。我现在要出门，等一会儿把我配图好的版本发出来给大家看一下。我的工作流程是，先把文章中的角色场景的图片生成出来，放到一边作为参考图使用。在豆包上创建一个生成场景提示词的智能体，省得我每次都要输指令。让它生成提示词，就是把这个流程直接固定化。我只要每次选一段文中的片段扔给智能体，它就给我把提示词写好。然后把参考图还有这个提示词全部扔到豆包里画图。最后把生成的图片插入到我提前准备好的文档里面。效果还是挺不错的。当然，我把这个流程再改进一下，可以完全自动化。尤其是如果使用 nano banana 的话，做图会更方便。但是 nano banana 生成一张图片要3毛钱，如果这张图片作废了，那钱也白花了。暂时就先用豆包吧。

50. 【AI人工智能】题库:纯公益分享【就业+考研】笔试+面试必会【小白从小学Python,C,Java】知识点名称扩散模型中的去噪过程知识点讲解扩散模型（Diffusion Models）分为前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐步向图像添加高斯噪声，直至变成纯噪声；反向过程则是从纯噪声开始，通过学习到的去噪网络逐步移除噪声，从而重构原始图像。去噪过程通常基于U-Net架构，在每个时间步t预测噪声分量ε，或直接预测去噪后的图像x_{t-1}。训练目标是最小化预测噪声与真实添加噪声之间的差异。采样时从随机噪声开始，迭代多次逐步去噪生成高质量样本。去噪过程是扩散模型生成能力的核心。例题（单选题）扩散模型生成图像的核心是？A选项：从噪声逐步去噪重构图像B选项：直接编码解码图像特征C选项：对抗训练生成器和判别器D选项：变分推断潜在变量分布答案与题解答案、题解：见评论区温馨期待期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：rht#AI创造营# #科技风向标# 网页链接

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59. #字节发布新模型Seedream5.0# 字节图像生成模型Seedream 5.0 Preview在剪映、剪映海外版Capcut、字节AI创作平台小云雀均已上线，在即梦AI平台开启灰度测试，图片生成可限时免费体验~，发力了 #过个有AI年##HOW I AI#

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