Editing 如何用AI画图 (section)

== 优化AI生成图像的方法 ==
AI生成图像往往需要经过多次试验和调整才能达到理想效果。以下提供一些优化生成结果的技巧，包括'''提示词工程'''和'''图像后处理'''两方面：

* '''精心设计提示词（Prompt Engineering）：提示词（prompt）的描述质量直接决定了生成图像的效果。首先，要明确且具体'''地描述所需内容，包括场景元素、风格、色彩和细节等。过于笼统的描述会使AI难以捉摸重点；加入细节能够引导模型关注特定特征 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others) (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如，与其说“一个城市街道”，不如说“黄昏时分雨后霓虹灯闪烁的城市街道，路面反射灯光”。DALL·E这类模型允许非常长的提示（最多1000字符） (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)，可以容纳复杂细节；但Midjourney等有时'''简明的短语'''反而效果更佳，因为它会自主发挥 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。可以根据工具特点调整描述长度。其次，学会使用'''风格关键词'''。很多模型对特定风格、流派、艺术家名都有“触发词”，在提示中加入如“巴洛克风格”或“赛博朋克”可显著改变画面风格。但是涉及当代在世艺术家时需谨慎或遵守平台政策（某些平台禁用直接提及在世艺术家名字以防版权争议 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)）。再次，利用'''分段描述'''提升清晰度。可以将主要场景和修饰细节用逗号或句子隔开，这样模型更容易逐块理解。如：“一位身穿红色长裙的女子站在古老图书馆中央，四周堆满书籍，阳光透过彩色玻璃窗洒下 – 油画风，柔和暖色调，细节精致”。最后，保持'''迭代尝试'''的心态，多次尝试不同措辞并比较输出，从中总结出最佳用词。
* '''使用负面提示词排除干扰：许多生成模型支持所谓负面提示（Negative Prompt）'''，用于明确告诉AI哪些内容是“不希望出现”的 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如在Stable Diffusion的Web界面或一些第三方应用中，可以输入负面提示词“ugly, low quality, extra limbs”（丑陋、低质量、多余肢体等），来减少常见的失真问题 (Fixing Deformed AI Generations: Improve AI Image Quality)。Midjourney则通过在提示后加<code>--no 某元素</code>实现类似效果 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。善用负面提示能有效'''抑制常见缺陷'''，如让模型避开不需要的背景物体、避免出现多手指等人体畸形 (Fixing Deformed AI Generations: Improve AI Image Quality)。需要注意负面提示也要简明扼要，过长可能适得其反。一般来说，把最干扰观感的问题列出来即可，比如“--no text, --no watermark”来避免文字水印。负面提示词在精修人像、排除风格不符元素方面特别有用，是高级提示词工程的重要一环。
* '''参考图像与混合提示：巧妙利用图像提示（Image Prompt）能提升输出的可控性。Midjourney和Stable Diffusion都支持将一张参考图片与文字一起作为提示，让模型参考图像的构图或风格再生成新图 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。例如，可以提供一张草图，搭配文字描述颜色材质，让模型按照草图轮廓生成细节丰满的成品图（需要借助Stable Diffusion的img2img或ControlNet功能）。又或者提供一张风格类似的范例图片，让AI在此基础上变换出新的内容。这样的方法在需要特定构图'''或'''模仿某种美术风格'''时非常奏效。不过在使用他人作品作为参考时要注意版权。通过图像引导，AI输出会更贴近预期，也减少了完全凭文字生成的不确定性。
* '''调整生成参数：大多数AI绘图工具都提供一些参数调节选项来影响结果。常见参数包括图像尺寸或长宽比'''（aspect ratio）、'''随机种子'''、'''采样步数'''、'''模型版本'''等。合理设置这些参数可以优化输出。如在Midjourney中使用<code>--ar 16:9</code>产生宽屏比例的图，以满足横幅或壁纸的需求 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。Stable Diffusion可以设定采样步数和CFG Scale（引导系数）——步数过低图像可能模糊，太高则耗时且变化不大；CFG过低画面可能偏离提示，过高又可能导致构图死板。找到平衡值很关键。另一个技巧是'''固定随机种子'''：如果想要复现或细微调整之前得到的某张图，可以记录下生成所用的随机种子，这样更改部分提示或参数时还能保留原先的一些构图元素，实现'''可控迭代'''。总之，充分利用工具提供的参数滑杆，能在探索创意和满足需求之间取得更好平衡。
* '''图像后处理：拿到AI生成的图像后，往往还可以通过后期处理进一步提升质量或修饰细节'''。一方面，可以使用'''AI图像放大'''工具提高分辨率和清晰度。由于模型生成时考虑计算成本，输出尺寸通常有限（如512x512或1024x1024像素），直接放大会模糊。使用训练过的超分辨率模型（例如ESRGAN系列）可以在放大的同时填充细节 (How to use AI image upscaler to improve details - Stable Diffusion Art)。许多Stable Diffusion本地GUI内置了诸如Real-ESRGAN 4x的放大选项，一键放大并增强纹理，使图片适合打印或高清展示 (How to use AI image upscaler to improve details - Stable Diffusion Art)。Midjourney提供的Upscale按钮也是利用内部算法将图片尺寸翻倍并锐化 (The Best AI Image Generators: DALL-E vs Midjourney vs Others)。另一方面，可以进行'''局部润色和修补'''。如果图像某部分不理想（如人物手部怪异或者背景瑕疵），可以借助'''局部重绘（Inpainting）技术：在Stable Diffusion的工具中遮罩选定区域并输入修正描述，让AI只重新生成局部内容，其他部分保持不变。这对于修复面部细节、替换背景元素非常有用。同样，如果使用Photoshop等传统软件，也可手工或借助其生成式填充（Adobe Photoshop的“生成填充”功能基于Firefly）来编辑AI图像。很多从业者的工作流程是AI生成 + 人工后期'''：先快速用AI出基础图，然后在Photoshop中结合分层调整、笔刷细画，得到专业且符合要求的最终作品。这种人机结合能够弥补AI在精细度和特定创意上的不足 (AI-Generated Art Still Needs a Human Touch | Worth)。另外，后期处理还包括基本的调色、对比度锐化等，使图像风格更加统一。
* '''多样性与筛选：即使有了好的提示词，也建议每次生成多张'''图像，从中挑选最符合预期的，并进一步优化。AI模型本质上有随机性，不同次生成可能有意外惊喜。利用这一点，可以'''批量探索'''：调整一两个词或更换种子，多出一些候选图。然后综合各张优点，如果有必要甚至可以通过拼接合成的方式取长补短（例如一张图人物姿势好但表情欠佳，另一张表情好但构图略差，可以在后期将满意的脸部P到好的构图上）。这种人工挑选与编辑的过程，可以极大提升最终作品质量。正如有评论指出的：“DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion能一键生成令人印象深刻的图像，但'''要将它们打磨完美仍需要耐心和技巧'''” (AI-Generated Art Still Needs a Human Touch | Worth)。因此，将AI视为快速出草稿和多样化创意的工具，人脑仍负责把关和润色，才能发挥最大效果。