AI扩图为何总在“无中生有”？真相是概率填充而非魔法_服务软件

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2. 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。

3. 用vivo X300 Ultra自带的ai工具对昨晚搭配增距镜拍摄的欧阳娜娜照片做了一下高清化，效果很不错。照片从原来的2mb多扩展到6mb，分辨率从1200万提升到5000万，细节也丰富了许多（效果见图2的对比图）。注意，这并不是vivo相册里针对人像模式里新推出的“AI超清”功能——那玩意可以把人像照片直接提升到2亿的分辨率。不过我当时是用舞台模式拍摄的，所以没法在相册里启用这个功能...

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16. 虽然我鼓励大家使用AI，但AI生成的医学内容有大量瞎编的内容，还是请注意甄别，我建议陆医生可以仔细核查一下再发。现在有一些模型可以检测AI痕迹了（比如腾讯朱雀），当然这篇文章的遣词造句已经明显得不需要用模型鉴定（图2 图3）。我认为对于微博上各位专业博主来说，应该根据自己的知识储备自己写文章，然后可以用AI校对是否有事实错误，而不是用AI直接生成内容，这样是在否定你自己的专业价值。大家鉴别专业医学内容有难度，但是鉴别无中生有还是很容易的。比如陆医生的文章里说「心脏杂音、不能翻身、坚实欠稳」，然而陆医生引用的那个今年8月的医院病历上却白纸黑字写的是「心律齐，无杂音」（图1）。靠AI写文章就算了，发之前都不认真检查一下的吗？这里「不能翻身」也很明显是AI无中生有的。出生87天的晚期早产儿（34w），实际矫正年龄两个月不到，这时候要能翻身那就逆天了。这个常识你甚至不需要学过儿科学，你自己从小带过娃就知道了。最后还是认真说一下，专业博主写的东西，其实是以自己的声誉为背书。请珍惜自己的羽毛，与诸位共勉。

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20. AI幻觉确实是一个值得深思的现象。AI幻觉的核心矛盾是技术局限性与人类滥用风险的叠加，它既是AI发展的阶段性问题，也正在倒逼人类重构信息使用的规则。三个层面聊一聊这个问题一、本质：并非撒谎，而是概率性输出的偏差AI幻觉（如无中生有、编造数据、逻辑自洽的错误结论）的根源，并非其具备主观欺骗意图，而是底层技术逻辑的特性：1. 生成逻辑的先天局限：大语言模型（LLM）的核心是基于海量数据学习文字序列的概率关联，而非理解事实本身。它的目标是生成看起来合理的内容，而非绝对正确的内容，当训练数据存在缺失、模糊或冲突时，就容易拼接出符合语法和逻辑、但违背事实的幻觉。2. 能力边界的模糊性：AI无法主动识别自己不知道的事，面对超出训练范围或需要精准事实核查的问题（如冷门历史细节、未公开的科研数据），它会通过合理推演填补信息空白，最终形成幻觉。二、风险：图片现象放大了幻觉的连锁效应图片中博主提到的拿AI结论当证据，这一行为让AI幻觉从技术瑕疵升级为认知风险，主要体现在两方面：1. 误导个体决策：当用户将AI生成的错误信息作为论证依据（如职场方案、学术讨论、生活决策），且未进行二次核查时，会直接导致判断失误，甚至形成认知固化，将AI的幻觉当成既定事实。2. 加剧信息失真：错误的AI结论一旦被传播，会混入网络信息池，成为后续AI训练的污染数据，形成幻觉再生产的恶性循环，正如评论所言AI幻觉很快变成人类的幻觉，最终模糊事实与生成内容的边界。三、应对：不是否定AI，而是建立人机协同的核查机制AI幻觉无法被彻底消除，但可以通过技术优化+人类规范将风险降到最低，核心思路是不把AI当答案库，只当辅助工具：1. 技术层面的持续迭代：开发者通过检索增强生成（RAG）让AI先调取真实数据库再输出、加入事实核查模块、优化训练数据的权威性等方式，减少幻觉产生的概率。2. 人类层面的使用准则：对AI输出的事实性内容（数据、案例、结论）必须交叉验证，优先核对权威来源（官方文献、核心期刊、正规媒体）；明确AI的适用场景，将其用于灵感激发、草稿生成、逻辑梳理，而非事实论证、证据支撑；提升媒介素养，建立AI内容=待核查内容的默认认知，避免盲目采信。AI幻觉是技术发展的成长痛，它的存在提醒我们：AI是提升效率的工具，而非判断事实的权威。在AI时代，独立核查和批判性思维，会成为比以往更重要的能力。

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22. #以为库克真加入小米汽车了#背后都是image 2强大的图像生成能力，AI真的能以假乱真了。找了几个网友生成的图，真的挺震撼的。目前中国科技公司的AI生图还需要加油呀，无论是豆包千问还是元宝，都落后美国公司的产品。设计师可能真的要大批量失业了？

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27. #字节发布新模型Seedream5.0##过个有AI年##HOW I AI#Seedream5.0昨天好像就有内测了，在体验Seedance2.0时发现旁边有一个图片生成的按钮，应该就是今天正式发布的Seedream5.0。直接生产的图片是2k分辨率，但可以通过AI增强输出4k照片，提升图像细节。支持 2K分辨率直出和 AI增强4K输出，提升图像细节与纹理质感。字节官方宣称对标谷歌的Nano Banana Pro，但是从实际效果来说，本博觉得还是有不足之处的，特别是脸部和体型比例上，差距还是比较明显的，期待后续能有更好表现。#老张聊科技#

28. 单图生成高精度模型-现在的AI建模有多离谱丨HITEM3D-2.0

29. 为什么同样是用Gemini 3 pro（nano banana pro），你生成的图片清晰度就低呢？文字就不太清晰呢？原因就一个：下载方式错了。❌️ 不要用右键点击图片，然后「图片另存为」，这个图巨小✅️ 应该点击右上角「下载完整尺寸图片」，如图1 ，你会发现中文清晰到不行，一点点乱码的痕迹都没有上条生成的图片就是下边这张，大家点开两张看看区别⬇️图2：png格式，分辨率 1536x2752，大小是6.78M（高清）图3：jpg格式，分辨率 572x1024，大小是256k（缩略预览图）#AI创造营#

30. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 全球用户涌入中国AI视频生成模型，字节Seedance2.0成焦点：2K高分辨率、导演级叙事能力，生成速度超海外主流模型30%，成本降99%。海外用户跨区注册，账号被炒至8000美元，马斯克转发点赞，好莱坞导演称其颠覆行业。中国AI视频技术正引领全球创作革命。小田Alice的微博音频

31. 美团LongCat-Image：6B参数的图像生成新标杆美团LongCat团队开源的LongCat-Image图像生成模型，以6B（60亿）的紧凑参数规模，在文生图与图像编辑领域实现了性能突破，为中文场景AI创作带来新选择。#科技先锋官##AI生活指南##AI创造营# 种斌Marco的微博视频

32. image2惊艳登场，AI生成图让“眼见为实”变“眼见为疑”！

33. #豆包付费#没事，就跟几年前文心一言收费一样，你一收费，别人免费，市场份额就给别人抢了。而且豆包最近污染非常严重，经常无中生有。胡说八道，我早已经卸载了。现在长文用 Deepseek V4，生活百科用千问，AI 生视频用小云雀，AI 生图用剪映，都配合的挺好。

34. Day 11

35. 图片提高像素的方法，AI 和传统算法哪个更靠谱？

36. 从Text-to-Image到Feature-to-Image

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40. 伯克利提示AI图像物理穿帮：几何检验撕开假面加州大学伯克利分校研究发现，当前AI图像生成器虽能营造惊人视觉真实感，却在光照、阴影、反射等基本物理规律上频繁出错，难以真正以假乱真。研究指出，AI生成的图像常常出现平行线无法汇聚于同一消失点、镜中倒影与实物连线不平行、阳光阴影方向不一致等典型物理矛盾。基于这些系统性错误，研究团队提出了一套基于几何一致性的检验方法：通过检查消失点是否唯一、反射连线是否平行、平行光源下阴影是否对齐，就能有效识别出AI生成的伪造图像。这些检验揭示了当前AI模型的根本缺陷——它们仅能模仿局部的纹理和颜色分布，却缺乏对三维空间物理规则和因果关系的内在理解。这意味着，看似完美的AI图像在物理逻辑上经常“穿帮”，无法通过严格的几何推演。该研究不仅为深度伪造检测提供了可靠且可验证的工具，也指明了下一代AI模型需要向物理模拟和常识推理方向迈进的关键路径。

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51. 批量扩图天花板✅ AI一键搞定，细节满分，自然又高效！有没有和我一样，被批量扩图逼疯的宝子？手动扩图不仅慢，还容易出现边缘断层、色彩不协调，发出去被问“是不是P崩了”真的很尴尬… 这款AI批量扩图工具，直接解决所有痛点✅ ✅ 批量上传：支持多图同时上传，拒绝一张张单独操作，省去大量重复工作； ✅ 灵活设置：比例可选、尺寸可自定义，按需调整，适配各种用图场景，再也不用迁就固定尺寸； ✅ 自然无痕：AI算法智能分析原图风格，填充的内容和原图纹理、色彩完美匹配，没有生硬拼接感，仿佛原图本身就是这个尺寸； ✅ 极速高效：一键启动批量运行，处理速度超快，几百张图也能快速搞定，再也不用熬夜赶工！自媒体博主、电商卖家、设计师必入！ #AI扩图 #批量扩图工具 #AI批量扩图 #批量扩图工具 #秦岳Ai

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