AI绘画提示词优化技能
概述
本技能基于四大核心要素框架，帮助用户将简单、模糊的AI绘画提示词转化为专业、详细、可执行的结构化提示词。通过系统化的优化流程，显著提升AI绘画生成效果的质量和一致性。
核心功能
四大核心要素框架
技能基于以下四大要素对提示词进行系统化优化：
-
明确主体 - 定义画面的核心焦点
- 识别主体类型（人物/动物/建筑/物品）
- 建议具体特征描述
- 推荐材质质感表达
- 提供动作状态描述 -
构建场景 - 营造画面时空语境
- 分析场景类型（室内/室外）
- 建议时空语境（时间/天气/季节）
- 推荐光影效果描述
- 提供氛围元素建议 -
选择风格 - 确立画面艺术基调
- 根据内容推荐合适风格
- 提供具体风格描述示例
- 建议色彩和质感表达
- 推荐艺术流派参考 -
设置参数 - 配置生成技术参数
- 提供平台特定的技术参数
- 建议宽高比和分辨率
- 推荐模型版本和风格强度
- 指导质量参数设置
触发条件
当用户输入包含以下关键词时自动触发：
- "优化提示词"
- "AI绘画提示词"
- "提示词优化"
- "AI生成图片"
- "Midjourney提示词"
- "Stable Diffusion提示词"
- "AI图片生成"
- "绘画提示词"
- "图像生成提示"
使用流程
1. 接收用户输入
用户提供需要优化的原始提示词，例如：
优化提示词：一个女孩在森林里
2. 分析原始提示词
技能分析原始提示词，识别：
- 主体元素和特征
- 场景类型和上下文
- 现有风格指示
- 技术参数需求
3. 应用四大要素优化
基于四大核心要素框架进行优化：
1. 主体优化：添加具体特征、材质、动作描述
2. 场景构建：补充时间、天气、季节、光影元素
3. 风格选择：推荐适合的艺术风格和表现手法
4. 参数配置：提供平台特定的技术参数建议
4. 生成完整输出
输出包含：
1. 原始提示词分析
2. 四大要素优化建议
3. 完整提示词示例
4. 技术参数建议
5. 优化原理解释
快速开始示例
示例1：简单提示词优化
用户输入:
优化提示词：一个女孩在森林里
技能响应:
📝 原始提示词：一个女孩在森林里
🔍 分析结果：
- 主体：一个女孩（缺乏细节）
- 场景：森林里（缺乏时空语境）
- 风格：未指定
- 参数：未指定
🎯 主体优化建议：
原始主体：一个女孩在森林里
建议添加具体特征：发型、眼睛颜色、服装、年龄、表情、动作
🌍 场景优化建议：
建议添加：时间（早晨/傍晚）、天气（阳光/雾气）、季节、具体森林元素
🎨 风格建议：
推荐风格：写实、动漫、油画、概念艺术
⚙️ 技术参数建议：
--ar 3:4 --v 5.2 --style expressive --quality 1.5
✨ 完整提示词示例：
一个有着波浪棕色长发、绿色眼睛的年轻女子，穿着森林精灵风格的连衣裙，在魔法森林中探索，早晨的阳光透过树叶形成光斑，吉卜力动画风格 --ar 3:4 --v 5.2 --style expressive --quality 1.5
示例2：特定风格优化
用户输入:
AI绘画提示词：未来城市夜景，赛博朋克风格
技能响应:
📝 原始提示词：未来城市夜景，赛博朋克风格
🔍 分析结果：
- 主体：未来城市（可细化）
- 场景：夜景（可添加更多元素）
- 风格：赛博朋克（已指定）
- 参数：未指定
⚙️ 技术参数建议：
--ar 16:9 --v 5.2 --style raw --quality 2
✨ 完整提示词示例：
密集的未来大都市夜景，霓虹灯光照亮潮湿的街道，全息广告牌投射粉色和蓝色光芒，飞行汽车在空中留下光轨，雨中行人穿着未来服装，赛博朋克风格 --ar 16:9 --v 5.2 --style raw --quality 2
技能参数
技能支持以下参数配置：
original_prompt: 需要优化的原始提示词（必需）target_style: 目标风格（可选，默认auto）- 可选值：写实、动漫、油画、水彩、概念、赛博朋克、中国风、极简
platform: 目标平台（可选，默认通用）- 可选值：Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E、通用
detail_level: 细节程度（可选，默认中等）- 可选值：简单、中等、详细
资源文件
参考文档
references/core_elements.md- 四大核心要素详解references/parameter_guide.md- 技术参数指南references/style_glossary.md- 风格词汇表references/prompt_examples.md- 提示词示例库references/example_usage.md- 使用示例详解
实用脚本
scripts/prompt_optimizer.py- Python优化脚本- 自动化提示词分析功能
- 四大要素优化算法
- 批量处理能力
配置文件
skill.json- 技能定义文件- 触发条件配置
- 参数定义
- 输出格式设置
平台兼容性
支持的AI绘画平台
-
Midjourney - 完整参数支持
- 宽高比参数：--ar 1:1, 3:4, 16:9等
- 模型版本：--v 5.2, --niji 6等
- 风格参数：--style raw/expressive, --stylize值
- 质量参数：--quality 0.25-2, --hd等 -
Stable Diffusion - 提示词结构优化
- 提示词权重控制指导
- 负面提示词优化
- LoRA和Embedding参考 -
DALL-E - 风格优化指导
- 尺寸参数建议
- 风格描述优化
- 质量等级选择 -
通用优化 - 基础框架应用
- 四大要素优化
- 结构化和细节化
- 艺术指导建议
优化策略
根据内容复杂度调整
- 简单内容：基础优化，添加必要细节
- 中等内容：风格强化，参数优化
- 复杂内容：全面优化，高级参数配置
根据用途调整
- 社交媒体：快速优化，适合小屏显示
- 商业用途：专业优化，高细节要求
- 个人创作：创意优化，实验性建议
根据主题调整
- 人物肖像：重点优化面部特征和表情
- 风景建筑：重点优化场景构图和光影
- 概念艺术：重点优化象征元素和隐喻
进阶功能
1. 负向提示词优化
- 自动识别需要避免的元素
- 提供平台特定的负向提示词格式
- 建议质量控制词汇
2. 多提示词权重控制
- 指导使用括号和权重符号
- 建议重要元素的权重分配
- 提供平衡不同元素的策略
3. 特殊效果参数
- 光影效果参数建议
- 色彩控制参数指导
- 材质质感参数配置
最佳实践
使用建议
- 提供足够上下文：即使简单描述，也尽量包含一些细节
- 明确目标风格：指定期望的艺术风格或参考艺术家
- 考虑最终用途：根据使用场景调整优化重点
- 实验不同参数：尝试多种参数组合找到最佳效果
常见问题
- 提示词过长怎么办？ 技能会自动平衡细节和简洁性
- 风格不符合预期？ 提供更具体的风格描述或参考作品
- 参数不知道怎么设？ 技能会根据内容推荐合适的参数
进阶技巧
- 分层描述法：从宏观到微观描述
- 对比强化法：通过对比突出画面特点
- 感官描述法：调动视觉外的其他感官
- 故事叙述法：为图像赋予背景故事
开发信息
版本历史
- 1.0.0 (2026-05-04) - 初始版本发布
- 四大核心要素框架实现
- 支持Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E
- 完整的优化流程和示例
未来计划
- [ ] 增加更多风格词库
- [ ] 支持更多AI绘画平台
- [ ] 添加批量优化功能
- [ ] 集成图像生成预览
贡献指南
欢迎提交问题和建议：
1. 报告使用中的问题
2. 提出新的优化功能
3. 贡献新的风格词库
4. 分享成功优化案例
资源
- 查看
references/目录下的详细文档 - 运行
scripts/prompt_optimizer.py进行批量优化 - 参考
examples/目录中的使用示例
