文生图效果不好？你可能违反了AI的“三大铁律”

你花了不少时间琢-磨文生图，结果出来的图总感觉不对劲，要么长得奇怪，要么完全不是你想要的。这事儿不赖你，也别急着说AI不行。问题大概率出在你跟AI沟通的方式上。你可能无意中触犯了AI工作时遵循的几条基本规则，我管它们叫“三大铁律”。

我们得先明白一件事：AI画画，不是真的在“画画”。它没有脑子，也不会“理解”一张图好不好看。它的工作方式更像是一个记忆力超群但毫无感情的图书馆管理员。你给它一个指令，它就在它庞大的“图书馆”（也就是训练数据库）里，找出无数与指令相关的碎片，然后把这些碎片拼凑起来给你。

你输入的每一个词，都是它检索的关键词。你给的词越精准，它找的资料就越对。反之，你给的词模棱两可，它就只能瞎猜，最后拼出来的东西自然也就奇形怪状。搞懂了这个底层逻辑，再来看这三条铁律，你就知道为什么之前的图效果不好了。

第一铁律：必须具体，不说废话

这是最基本也是最容易被忽视的一条。很多人习惯用人类的交流方式向AI下指令，比如“画一个好看的女孩”或者“来张漂亮的风景图”。 这在人听来很正常，但对AI来说，这指令约等于没说。

什么是“好看”？是杏眼还是圆眼？是长发还是短发？什么是“漂亮”？是晴天还是雨天？是高山还是海边？ AI的数据库里有上亿张关于“女孩”和“风景”的图片，你只说“好看”或“漂亮”，它完全不知道该调用哪些具体的视觉元素。 结果就是，它只能从最常见、最大众的图片里提取特征，生成一张毫无特色的“平均脸”或者“平均景”。

所以，第一铁律要求你必须像个导演一样，清晰地描述画面里的每一个关键元素。

• 错误示范：“一只猫”。
• 正确示范：“一只黑白相间的短毛猫，蹲在红色的沙发上，眼神警惕地看着镜头，旁边有一个毛线球”。

看见区别了吗？后者的每一个词都是一个具体的、可被视觉化的信息点。AI拿到这个指令，就能准确地去数据库里查找“黑白相间的猫”、“红色沙发”、“警惕的眼神”这些元素，然后把它们组合起来。

怎么做到具体？可以拆解成几个部分：

1. 主体：明确画面的主角是谁，是什么。 比如，“一个宇航员”。
2. 细节：主体的特征是什么？ “穿着带有蓝色反光条的白色宇航服，头盔面罩上有地球的倒影”。
3. 环境：主体在哪里？ “站在荒凉的火星表面，背景是巨大的红色岩石山”。
4. 氛围和光线：画面是什么感觉？光从哪里来？ “孤独的氛围，阳光从右上方斜射下来，在地面上投下长长的影子”。

把这些信息用简短的词组串联起来，AI就能得到一张清晰的蓝图。记住，别用“非常”、“极其”这类对AI来说没有信息量的副词，直接描述事实就行。

第二铁律：必须说“行话”，给对风格

你和一个摄影师说“给我拍张有感觉的照片”，他可能会一头雾水。但如果你说“我想要一张广角镜头、黄金时刻、带有电影感的照片”，他就立刻明白了。和AI沟通也是一个道理。你得用它能听懂的“行话”，也就是那些定义了图片视觉风格的关键词。

如果你不指定风格，AI通常会默认生成一种最常见、最安全的写实或者半写实风格，这往往不是你想要的艺术效果。 很多时候，一张图看起来“AI味”很重，就是因为缺少了明确的风格指令。

常见的“行话”包括：

• 媒介类型：这是油画、水彩、素描，还是照片？直接告诉它。比如，“水彩画”、“3D渲染”、“胶片摄影”。
• 艺术风格：想要什么流派的感觉？比如，“印象派”、“赛博朋克”、“日本浮世绘风格”。
• 艺术家名字：直接用著名艺术家的名字作为风格参考，效果通常很显著。比如，“梵高风格”、“宫崎骏动画风格”。
• 相机和镜头参数：如果你想要照片质感，可以更进一步。比如，“特写镜头”、“广角视角”、“85mm镜头”、“背景虚化”。
• 光线类型：光线是决定一张图情绪的关键。比如，“柔和的窗边光”、“霓虹灯光”、“体积光”。

我们来对比一下：

• 普通指令：“一个男人站在街上”。
• 加入“行话”的指令：“一个男人站在雨夜的东京街头，电影感，霓虹灯光，广角镜头，赛博朋克风格”。

第二个指令生成出来的图片，在氛围、色彩和构图上会和你脑海中的画面更接近。因为它给AI圈定了一个非常具体的艺术风格范围，AI就不会在它那庞大的数据库里乱找，而是会优先调用那些符合“赛博朋克”、“霓虹灯”、“电影感”标签的视觉元素。

第三铁律：必须迭代试错，逐步调整

很少有人能一次就生成完美的图片。 很多人犯的第三个错误，就是把AI当成一个自动贩卖机，投进一个指令，就指望掉出来一个完美的作品。 如果结果不理想，就觉得是AI不行，然后放弃。

但实际上，文生图的过程更像是一场对话，你和AI之间来来回回的沟通。 你的第一个指令只是一个开始，你需要根据生成的结果，不断调整和优化你的指令。

这个过程，我称之为“迭代”。

比如，你第一次输入：“一个穿着铠甲的骑士”。结果AI给了一个很普通的骑士，铠甲样式也很通用。

• 第一次迭代（增加细节）：你发现铠甲不好看，于是修改指令为：“一个穿着哥特式雕花全身板甲的骑士”。这次，铠甲的细节就好多了。
• 第二次迭代（调整构图和光线）：但你觉得姿势太呆板。你再次修改：“一个穿着哥特式雕花全身板甲的骑士，半跪在地上，双手拄着一把巨剑，戏剧性的顶光从上方打下来”。这样，画面的故事感和视觉冲击力就出来了。
• 第三次迭代（使用负面提示词）：你可能发现，AI总会画出一些多余或者奇怪的东西，比如多了一根手指，或者背景里有不想要的东西。这时候就要用负面提示词（Negative Prompts）。 比如，你在负面提示词里加入“多余的手指，模糊，画质差，文字，水印”，就能有效避免这些常见问题。

每一次调整，都是在给你和AI的沟通增加更多的上下文。你告诉它“这个不对，我想要那个”，AI就会在下一次生成时，更倾向于你想要的结果。这是一个不断缩小范围、精确聚焦的过程。不要怕麻烦，多试几次，每次只改动一两个变量，观察图片的变化，你很快就能摸清你所使用的那个模型的“脾气”，知道怎么说它才听得懂。

总而言之，用不好文生图，问题不在于AI太笨，而在于我们没有用机器的逻辑去和它沟通。抛弃那些模糊的、人类化的描述，像写代码一样，给出具体的、结构化的、带有明确风格参数的指令，并且把它当成一个需要反复调试的过程。只要你遵守这“三大铁律”，你会发现，你和AI之间那层看不见的墙，就消失了。