AI图像生成初学者提示和技巧：完整指南2025

你已经安装了软件，加载了你的第一个模型，并输入了一个提示。结果看起来一点也不像你想象的。手有七根手指，脸看起来扭曲，风格完全错误。在线上每个人似乎都创建了惊人的图像，而你卡住了AI生成的灾难。

快速回答： AI图像生成有学习曲线，但一些关键技术戏剧性地改进结果。从详细的提示开始，指定主体、风格、照明和构图。使用负面提示排除常见问题。将你的模型与你所需的输出风格相匹配。最重要的是，生成多个变体，因为最好的图像来自迭代，而不是单一尝试。

为什么你的第一张AI图像看起来很糟糕？

理解为什么图像失败帮助你修复它们。

模型不是读心术者

AI模型基于来自训练数据的统计模式生成图像。他们不理解你的愿景。当你输入"美丽的风景"时，模型从数百万的风景图像中绘制，不知道你想要一个在日落时的积雪山峰。

修复： 要具体。而不是"美丽的风景"，尝试"积雪的山峰在金色小时日落，戏剧性的云，高山湖反射，光现实，电影照明。"

默认设置不是最优的

大多数界面带有通用的默认设置。这些为广泛的用例产生可接受的结果，但不为任何特定的输出类型优化。

修复： 学习每个设置做什么并为你的目标调整。

你在与模型的优势作斗争

不同的模型在不同的东西方面表现优秀。对于光现实肖像使用动画焦点模型会产生可预见的糟糕结果。

修复： 研究模型特化并适当选择。

你如何写出更好的提示？

提示是为改进结果的最高使用技能。

有效提示的解剖

强有力的提示通常包含几个元素。

主体： 主要焦点是什么？

• "一个年轻女性"（模糊）
• "一个25岁的女性，棕红色头发，绿眼，轻微的雀斑"（具体）

风格： 你针对什么美学？

• "文艺复兴绘画风格"
• "光现实，在佳能EOS R5上拍摄"
• "Studio Ghibli动画风格"

照明： 场景是如何被照亮的？

• "柔软的来自窗口的自然光"
• "戏剧性的边缘照明"
• "金色小时阳光"

构图： 框架是如何组织的？

• "肖像射击，浅景深"
• "广泛的确立镜头"
• "特写细节"

质量修饰符： 技术质量指标

• "高度详细，8k分辨率"
• "专业摄影"
• "杰作，最佳质量"

工作的提示结构

对初学者可靠的结构：

[主体描述]，[动作或姿势]，[环境]，[风格]，[照明]，[技术质量]

例子： "年轻女性，长黑发，读书，坐在舒适的图书馆，温暖的下午光，通过高窗，光现实肖像摄影，柔软焦点背景，高度详细"

提示中包含什么

常见提示错误

太模糊： "一个漂亮的女孩"给模型太多的解释自由。

太混乱： 塞满每个可能的描述符创建混乱的输出。

冲突的指令： "明亮的晴天，黑暗的忧郁气氛"相互矛盾。

忽略模型惯例： 一些模型对特定的触发词或格式作出反应。

你如何有效地使用负面提示？

负面提示告诉模型避免什么。

必需的负面提示元素

从这些常见的排斥开始：

lowres, bad anatomy, bad hands, extra fingers, fewer fingers, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, deformed, disfigured, mutation, mutated, extra limbs, missing limbs

为你的需要定制

基于你创建的内容添加特定的排斥。

对肖像：

cross-eyed, ugly, tiling, poorly drawn hands, poorly drawn feet, poorly drawn face, out of frame, mutation, mutilated, extra fingers, deformed, blurry, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck

对风景：

people, figures, text, watermark, signature, border, frame, out of focus, blurry, oversaturated, ugly, deformed, duplicate

不要过度否定

太多的负项可以过度约束模型，产生乏味的输出。启动最小并仅添加需要的。

哪些设置最重要？

理解关键设置戏剧性地改进结果。

CFG Scale（分类器自由指导）

CFG scale控制图像遵循你的提示的紧密程度。

对初学者： 从7开始并基于结果调整。

采样步骤

更多步骤通常意味着更精细的输出，具有递减的回报。

对初学者： 使用30步作为默认。

采样器选择

不同的采样器产生不同的结果。

初学者推荐：

• DPM++ 2M Karras - 质量和速度的好平衡
• Euler a - 快速，探索好
• DPM++ SDE Karras - 更高质量，更慢

避免在早期陷入采样器比较。选择一个并在探索替代品之前学习它。

分辨率和宽高比

以你的模型的本地分辨率生成以获得最好的结果。

生成远高于本地分辨率会导致质量问题。相反，以本地大小生成并之后升级。

你如何选择正确的模型？

模型选择确定80%的输出风格。

模型类别

逼真的模型：

• 针对光现实的输出优化
• 对肖像、产品、风景好
• 例子：逼真的Vision、Juggernaut

动画/插图模型：

• 风格化为2D艺术美学
• 动画风格的角色、场景好
• 例子：Anything V5、Counterfeit

通用目的模型：

• 对多种风格平衡
• 对初学者好的起点
• 例子：Dreamshaper、Deliberate

专业模型：

• 为特定的小众训练
• 架构、时尚、食物等
• 基于你的焦点选择

模型匹配指南

在哪里找到模型

• Civitai - 最大的社区仓库
• Hugging Face - 官方模型托管
• 模型特定的社区和论坛

如果模型管理感到压倒性，Apatero.com提供有组织的模型访问，没有下载和本地配置的复杂性。

你如何迭代朝向更好的结果？

单一尝试很少产生理想的输出。

批次生成工作流

1. 用相同的提示生成4-8张图像
2. 确定哪些方面有效
3. 基于观察优化提示
4. 生成另一个批次
5. 选择最好的结果

这个工作流杠杆了生成中的随机变化，找到最优的输出。

渐进式精细化

从广泛开始，然后缩小。

回合1： 测试基本概念

• 简单提示，默认设置
• 验证概念根本有效

回合2： 优化主体

• 添加主体细节
• 调整姿势、表情、特征

回合3： 完美环境

• 详细设置
• 添加照明细节

回合4： 波兰

• 用负面提示微调
• 调整设置以获得质量

有效地使用种子

种子控制随机性。相同种子+相同提示=相同图像。

有用的：

• 重新创建你喜欢的图像
• 在保留构图时做小调整
• 带有受控差异的批量变化

不要：

• 永远保持使用相同的种子
• 假设好的种子跨不同的提示工作

你应该避免的常见错误？

从常见错误学习加速改进。

错误1：忽略宽高比

生成正方形图像，当你需要宽屏幕时（或反之）浪费生成。在生成前计划你的宽高比。

错误2：提示填充

添加你见过的每个质量词不会帮助： "杰作、最佳质量、超详细、8k、高度详细、美丽、惊人、惊人、专业..."

大多数这些是冗余的。选择几个有关的。

错误3：与模型作斗争

如果你的动画模型在你想要光现实时保持生成动画风格的输出，答案不是更多的提示。这是使用不同的模型。

错误4：永远不改变设置

默认设置是默认值，不是最优的。根据你的特定需要尝试CFG、步骤和采样器。

错误5：太早放弃

AI生成是概率性的。完美的图像可能在批5中，不是批1。坚持为回报。

什么快速胜利立即改进结果？

一些技术提供即时改进。

快速胜利1：添加照明细节

"自然照明"胜过没有照明规范。"来自左侧的柔软金色小时阳光"胜过"自然照明。"

快速胜利2：指定摄像机/媒介

"在Hasselblad H6D上拍摄，85mm镜头"对肖像 "油画布上"对艺术 "数字插图、概念艺术"对风格化工作

快速胜利3：选择性使用质量标签

对光现实：" professional photography, detailed skin texture" 对动画："anime screencap, clean lineart"

快速胜利4：参考特定的艺术家或风格

"在[艺术家名称]的风格中"可以戏剧性地改变美学。研究作品与你的愿景相匹配的艺术家。

快速胜利5：使用括号强调

大多数界面支持（括号）用于强调：

• （重要细节） - 轻微强调
• （（非常重要）） - 强强调
• （细节：1.3） - 数值权重

常见问题

需要多长时间才能在AI图像生成方面做好？

基本的能力在几个小时的专注练习中出现。中等的技能在几周内发展。掌握是持续的，因为工具和技术发展。

我应该从本地工具或云服务开始？

Apatero.com等云服务让你专注于学习提示而不用担心硬件。本地工具提供更多的控制但需要技术设置。从移除摩擦力的任何开始。

我首先应该使用什么模型？

从一个通用目的模型像Dreamshaper或你选择的工具中的默认模型开始。一旦你理解了基础，之后特化。

负面提示有多重要？

非常重要以避免常见的伪影。对整体风格和构图不那么重要。开发一个基础的负面提示并根据需要定制。

为什么手总是看起来错误？

手对于扩散模型是统计上具有挑战的。使用针对手问题的负面提示，并考虑修复以修复否则好的图像中的手问题。

我可以在没有任何艺术背景的情况下制作AI艺术吗？

绝对。AI生成更多关于清楚沟通所需的结果而不是传统艺术技能。视觉素养帮助但不是必需的。

我如何开发自己的风格？

首先广泛尝试，然后缩小到你喜欢的美学。保存工作的提示和设置。随时间构建一个个人提示库。

结论

AI图像生成奖励实验和迭代。本指南中的技术提供基础，但开发你的直觉需要实践。开始生成，注意什么有效什么无效，并不断完善你的方法。

关键实施点：

• 用主体、风格、照明和构图写详细的提示
• 使用负面提示来防止常见问题
• 将你的模型与你所需的输出风格相匹配
• 生成批次并迭代朝向更好的结果
• 尝试设置，而不是接受默认值

从困惑的初学者到自信的创作者的路比它看起来短。每个专业的AI艺术家都以坏手和混乱的构图开始。区别是他们继续生成、继续学习和继续改进。你的旅程现在开始。