Flux 2 JSON 提示：如何使用结构化提示获得更好的结果

我偶然发现了 JSON 提示。一个客户需要 200 张具有相同光照但不同彩色背景的产品图像。传统提示简直是噩梦。每次背景颜色改变都会稍微改变光照方向。

然后我发现了 Flux 2 的 JSON 格式。一个下午就解决了问题。

大多数创作者跳过 JSON 提示是因为它看起来很吓人。花括号、嵌套对象、语法错误。但一旦你理解了结构，你就能获得文本提示根本无法提供的控制。明确的权重、区域调节、精确的参数控制。

Black Forest Labs 为生产工作流设计了这个功能，在那里"差不多"是不行的。如果你只是为了好玩生成一次性图像，坚持使用文本提示。但如果你需要批量生成的一致性，或者通过 API 进行程序化生成，或者对竞争性提示元素进行精确控制？JSON 提示改变一切。

快速回答： Flux 2 JSON 提示是一种结构化格式，用包含参数的 JSON 对象替代传统文本提示，这些参数包括参考图像权重、区域提示、负面条件和组合约束。JSON 提示为批量生成、多参考加权和参数精度提供程序化控制，这是自然语言提示无法实现的，使其对需要大规模图像集一致性的商业工作流至关重要。

TL;DR - JSON 提示要点

• 功能：JSON 提示将你的 Flux 2 提示结构化为机器可读的 JSON 对象，而不是纯文本
• 最适合：批量生成、多参考工作流、程序化图像创建、商业应用
• 精度提升：将参考权重控制到 0.01 精度，用精确坐标定义区域提示
• 兼容性：仅适用于 Flux 2 Dev 和 Flux 2 Pro，不适用于 Flux 2 Schnell 或 Flux 1
• 学习曲线：如果你了解 JSON 则中等难度，如果不了解 JSON 语法则较陡
• 用例：电子商务产品变体、角色一致性、系统测试、API 集成
• 格式结构：包含 prompt、negative_prompt、reference_images、regions 和 parameters 字段的 JSON 对象
• 工具支持：在官方 Flux 2 API 中原生支持，在 ComfyUI 中通过自定义节点支持

理解 JSON 提示将休闲 Flux 2 用户与构建生产工作流的专业人士区分开来。本指南涵盖从基本 JSON 结构到高级多参考加权和程序化生成策略的所有内容。

Flux 2 中的 JSON 提示到底是什么？

JSON 提示用定义生成请求每个方面的结构化 JSON 对象替代传统的自然语言提示。不是写"红发女性的肖像，自然光照，专业摄影"，而是创建一个 JSON 结构，将风格参数、主题描述、光照条件和质量设置分成不同的加权字段。

传统文本提示将所有内容强制放入一个线性字符串中。模型基于训练而不是你的明确意图，整体地解释你的提示，平衡竞争元素。JSON 提示通过让你直接控制不同提示组件如何影响最终图像来打破这一限制。

基本的 JSON 提示结构如下所示：

{
  "prompt": "红发女性的肖像",
  "style": "专业摄影",
  "lighting": "从左侧来的自然窗户光",
  "quality": "8k，高细节，锐利聚焦",
  "negative_prompt": "模糊，低质量，人工"
}

每个字段都接受单独的处理注意力，防止"8k"等质量标签与主题描述竞争模型注意力的常见问题。在处理复杂的 ComfyUI 工作流时，理解不同提示方法如何交互变得至关重要。我们的 ComfyUI 初学者错误指南 涵盖了过渡到高级提示技术时的常见陷阱。

Flux 2 的 JSON 实现超越了简单的字段分离。系统支持具有单独权重的参考图像数组、具有基于坐标的划分的区域提示、参数级别的负面调节以及数学定义空间关系的组合约束。

这种结构化方法支持文本提示无法实现的工作流。使用相同光照但系统化变化的背景生成 100 张产品图像。通过锁定角色描述同时程序化变化环境来创建跨场景的角色一致性。通过改变一个 JSON 字段同时保持其他字段不变来系统地测试提示变体。

精度对商业应用最重要。当客户需要符合精确品牌指南的产品照片时，JSON 提示让你将这些指南编码为可重用的 JSON 模板。不再猜测哪个文本提示产生符合品牌的结果。你定义参数一次，然后生成无限变体。

为什么使用 JSON 提示而不是传统文本提示？

文本提示适用于休闲探索和创意实验。当你需要大规模的一致性、精度或自动化时，JSON 提示变得必不可少。

参数分离和权重控制

文本提示将所有内容合并到一个流中。提示"专业产品摄影，工作室光照，白色背景，高质量，锐利聚焦，8k"将所有元素一起处理，权重基于单词位置和频率隐式确定。

JSON 提示用显式权重分离关注点：

{
  "subject": {"content": "高级皮革钱包", "weight": 1.5},
  "style": {"content": "专业产品摄影", "weight": 1.2},
  "lighting": {"content": "工作室光照，柔和阴影", "weight": 1.0},
  "background": {"content": "纯白色背景", "weight": 0.8},
  "quality": {"content": "8k，锐利聚焦，高细节", "weight": 0.6}
}

权重值准确告诉 Flux 2 每个组件应得到多少注意。主题在 1.5 获得最大注意，而质量描述符接收较低的 0.6 权重，因为它们是修饰符而不是主要内容。

这种分离防止质量标签压倒主题描述，这是"8k 超高清照片级真实杰作"文本提示产生技术上清晰但主题错误的图像的常见问题。

多参考图像加权

Flux 2 的多参考支持允许同时使用多达 10 张参考图像。文本提示无法指定哪些参考图像更重要。JSON 提示分配精确权重：

{
  "prompt": "职业装的女性，专业环境",
  "reference_images": [
    {"image": "face_reference.jpg", "weight": 1.5, "type": "face"},
    {"image": "pose_reference.jpg", "weight": 1.2, "type": "pose"},
    {"image": "clothing_reference.jpg", "weight": 1.0, "type": "style"},
    {"image": "background_reference.jpg", "weight": 0.4, "type": "environment"}
  ]
}

面部参考获得最高权重以保持身份。姿势参考获得强但次要的影响。背景参考提供环境上下文而不压倒主题。这种加权方法比等权重参考产生更好的角色一致性。有关保持跨生成角色一致性的更多信息，请参阅我们的全面角色一致性指南。

具有坐标精度的区域提示

文本提示无法精确指定空间关系。"左边的男人，右边的女人"依赖于模型解释。JSON 区域提示定义精确边界：

{
  "base_prompt": "专业摄影，工作室光照",
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0, "y": 0, "width": 0.5, "height": 1.0},
      "prompt": "穿海军蓝西装的男人，自信的表情",
      "weight": 1.2
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.5, "y": 0, "width": 0.5, "height": 1.0},
      "prompt": "穿红色连衣裙的女人，温暖的微笑",
      "weight": 1.2
    }
  ]
}

coordinates 字段将区域定义为标准化的 0-1 值。左侧区域从 x=0 跨越到 0.5（左半部分），右侧区域从 x=0.5 跨越到 1.0（右半部分）。两者都接收相等的 1.2 权重以实现平衡的重要性。如果你使用 SDXL 或 SD1.5 模型，我们的 Regional Prompter ComfyUI 指南 涵盖了类似的多区域控制技术。

这种精度消除了角色 A 获得角色 B 特征的属性渗透，这是基于文本的多主题提示的持久问题。

程序化生成和自动化

JSON 的结构化格式支持自动化工作流。通过程序化修改 JSON 字段生成系统变体：

base_template = {
  "prompt": "{environment} 中的现代椅子",
  "style": "产品摄影",
  "lighting": "{lighting_type}",
  "quality": "8k，专业"
}

environments = ["客厅", "办公室", "户外露台", "卧室"]
lighting_types = ["自然光", "工作室光照", "黄金时刻", "柔和漫射"]

for env in environments:
  for light in lighting_types:
    prompt = base_template.copy()
    prompt["prompt"] = prompt["prompt"].format(environment=env)
    prompt["lighting"] = prompt["lighting"].format(lighting_type=light)
    # 使用修改后的 JSON 提示生成

这种程序化方法在几分钟内生成 16 个系统变体。文本提示需要为每个组合手动重写，引入不一致性和拼写错误。

大批量的一致性

商业应用通常需要数百张遵循精确规格的图像。JSON 模板保证一致性：

{
  "prompt": "{product_name}",
  "style": "电子商务产品摄影",
  "lighting": "柔和工作室光照，无刺眼阴影",
  "background": "纯白色，无缝",
  "camera": "中画幅，85mm 镜头等效",
  "quality": "锐利聚焦，高细节，商业质量",
  "negative_prompt": "模糊，失真，阴影，反射"
}

替换 product_name 字段，生成，重复。每个输出都符合品牌指南，因为 JSON 模板直接编码这些指南。文本提示随着时间推移而漂移，因为人类自然会改变措辞，破坏一致性。

API 集成和工作流自动化

当通过 API 将 Flux 2 集成到应用程序中时，JSON 提示是自然的数据结构。你的应用程序基于用户输入、数据库查询或业务逻辑程序化构建 JSON 对象。

文本提示需要字符串操作和模板填充，从不正确的转义、引号处理和分隔符冲突中引入错误。JSON 通过每种编程语言中的标准库处理这些问题。

理解 Flux 2 JSON 提示结构和语法

Flux 2 的 JSON 提示模式定义特定字段、数据类型和嵌套结构。理解模式可以防止错误并解锁高级功能。

核心 JSON 结构

每个有效的 Flux 2 JSON 提示都以包含这些主要字段的根对象开始：

{
  "prompt": "string - 主要主题描述",
  "negative_prompt": "string - 要避免的内容",
  "style": "string - 视觉风格和美学",
  "reference_images": [],
  "regions": [],
  "parameters": {}
}

除了 prompt 外，所有字段都是可选的。最小有效 JSON 提示：

{
  "prompt": "一位女性的肖像"
}

这生成的结果与文本提示"一位女性的肖像"完全相同，没有额外的好处。JSON 提示的力量来自使用高级字段。

Prompt 字段详细规范

prompt 字段接受带有标准 Flux 2 提示语法的字符串，包括注意力权重：

{
  "prompt": "(红发女性:1.3)，专业摄影，(自然光照:1.1)"
}

括号中的注意力权重与文本提示完全相同。但是，JSON 结构允许更清晰的组织：

{
  "prompt": "红发女性，专业摄影",
  "emphasis": {
    "subject": 1.3,
    "lighting": 1.1
  }
}

一些 Flux 2 实现支持 emphasis 字段用于独立于提示文本的权重控制。查看你的特定实现文档。

负面提示实现

negative_prompt 字段定义要排除的内容：

{
  "prompt": "一位女性的肖像",
  "negative_prompt": "模糊，低质量，失真，人工，过度饱和"
}

负面提示在 JSON 和文本格式中工作相同。JSON 的优势是将负面关注点分成类别：

{
  "prompt": "一位女性的肖像",
  "negative_prompt": {
    "technical": "模糊，低质量，失真，噪声",
    "aesthetic": "过度饱和，人工，假",
    "content": "多人，人群，背景混乱"
  }
}

你的实现是否支持嵌套负面提示取决于你使用的特定 Flux 2 API 或 ComfyUI 节点。官方 Black Forest Labs API 普遍支持扁平字符串负面提示。

参考图像数组结构

reference_images 字段接受对象数组，每个对象描述一个参考图像：

{
  "prompt": "专业环境中的女性",
  "reference_images": [
    {
      "path": "references/face_01.jpg",
      "weight": 1.5,
      "influence_type": "identity",
      "region": null
    },
    {
      "path": "references/outfit_02.jpg",
      "weight": 1.0,
      "influence_type": "style",
      "region": {"x": 0.3, "y": 0.4, "width": 0.4, "height": 0.6}
    }
  ]
}

每个参考图像对象包含：

• path：参考图像的文件路径或 URL
• weight：影响强度从 0.0 到 2.0，默认 1.0
• influence_type：参考影响的方面（identity、style、pose、composition）
• region：可选坐标对象，将参考影响限制在特定图像区域

influence_type 字段帮助 Flux 2 理解你的意图。"identity"参考关注面部特征和角色外观。"style"参考影响美学和艺术处理。"pose"参考引导身体定位和姿势。

区域提示的 Regions 数组

regions 字段支持具有精确空间控制的多提示组合：

{
  "base_prompt": "专业摄影，工作室光照",
  "regions": [
    {
      "coordinates": {
        "x": 0.0,
        "y": 0.0,
        "width": 0.5,
        "height": 1.0
      },
      "prompt": "穿商务西装的男人，自信的姿势",
      "negative_prompt": "休闲服装，放松",
      "weight": 1.2,
      "feather": 0.1
    },
    {
      "coordinates": {
        "x": 0.5,
        "y": 0.0,
        "width": 0.5,
        "height": 1.0
      },
      "prompt": "穿专业服装的女性，温暖的表情",
      "negative_prompt": "正式，严厉",
      "weight": 1.2,
      "feather": 0.1
    }
  ]
}

区域坐标使用标准化的 0-1 刻度，其中 0,0 是左上角，1,1 是右下角。feather 参数（0.0-1.0）控制区域之间的边界柔和度，防止硬接缝。

生成控制的 Parameters 对象

parameters 字段包含通常在 API 调用中单独传递的生成设置：

{
  "prompt": "一位女性的肖像",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 30,
    "cfg_scale": 7.5,
    "sampler": "euler_a",
    "seed": 42,
    "batch_size": 4
  }
}

在 JSON 提示中包含生成参数创建完全自包含的生成定义。保存整个 JSON 文件，稍后通过使用相同的种子和参数重现相同的结果。

JSON 语法验证

无效的 JSON 语法会导致立即错误。常见错误：

错误：字段之间缺少逗号

{
  "prompt": "test"
  "style": "photo"
}

正确：每个字段后面都有逗号（最后一个除外）

{
  "prompt": "test",
  "style": "photo"
}

错误：单引号而不是双引号

{
  'prompt': 'test'
}

正确：所有字符串使用双引号

{
  "prompt": "test"
}

错误：最后一个字段后面有尾随逗号

{
  "prompt": "test",
}

正确：最后一个字段后面没有逗号

{
  "prompt": "test"
}

在提交给 Flux 2 之前使用 JSON 验证器（如 jsonlint.com）验证语法。大多数编程语言都有内置的 JSON 验证库。

Flux 2 JSON 提示中可用的参数和选项

Flux 2 的 JSON 模式支持众多控制生成行为的参数。了解哪些参数存在及其有效范围可以防止反复试错猜测。

核心提示参数

prompt（字符串，必需）：描述所需图像内容的主要正面提示。支持 Flux 2 的完整提示语法，包括注意力权重、分组括号和逗号分隔的概念。

有效示例：

"prompt": "(赛博朋克城市景观:1.3)，霓虹灯，雨水浸透的街道，(黑暗忧郁的氛围:1.2)"

negative_prompt（字符串，可选）：要避免或抑制的内容。像正面提示一样工作但反转。

有效示例：

"negative_prompt": "模糊，低质量，失真，过度饱和，水印，文本"

style（字符串，可选）：整体美学和视觉处理。一些实现使用这个用于风格预设或 LoRA 触发器。

有效示例：

"style": "专业摄影，中画幅，自然光照"

参考图像参数

reference_images（数组，可选）：具有单独控制的参考图像集合。

每个数组元素对象支持：

path（字符串，必需）：文件路径、URL 或 base64 编码的图像数据

weight（浮点数，0.0-2.0，默认 1.0）：影响强度。0.0 禁用参考，2.0 最大影响

type（字符串，可选）：参考目的提示。建议值包括"identity"、"style"、"pose"、"composition"、"color"、"lighting"

region（对象，可选）：将参考影响限制在特定区域

演示所有参考参数的示例：

"reference_images": [
  {
    "path": "https://example.com/reference.jpg",
    "weight": 1.5,
    "type": "identity",
    "region": {
      "x": 0.25,
      "y": 0.2,
      "width": 0.5,
      "height": 0.6
    }
  }
]

区域提示参数

regions（数组，可选）：使用单独控制定义多个提示区域。

每个区域对象支持：

coordinates（对象，必需）：区域位置和大小

• x（浮点数，0.0-1.0）：左边缘位置，0.0 是左，1.0 是右
• y（浮点数，0.0-1.0）：顶边缘位置，0.0 是顶，1.0 是底
• width（浮点数，0.0-1.0）：区域宽度作为图像的分数
• height（浮点数，0.0-1.0）：区域高度作为图像的分数

prompt（字符串，必需）：此区域的提示内容

negative_prompt（字符串，可选）：特定区域的负面提示

weight（浮点数，0.0-2.0，默认 1.0）：相对于其他区域的区域重要性

feather（浮点数，0.0-1.0，默认 0.0）：边界柔和度，0.0 是硬边缘，1.0 是最大模糊

显示区域参数的示例：

"regions": [
  {
    "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.0, "width": 1.0, "height": 0.3},
    "prompt": "戏剧性的天空，风暴云",
    "weight": 0.9,
    "feather": 0.15
  },
  {
    "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.3, "width": 1.0, "height": 0.7},
    "prompt": "山地景观，森林",
    "weight": 1.1,
    "feather": 0.15
  }
]

生成控制参数

parameters 对象控制技术生成设置：

width（整数，8 的倍数）：输出宽度（像素）。Flux 2 通常支持最多 2048

height（整数，8 的倍数）：输出高度（像素）。必须是 8 的倍数以实现 VAE 兼容性

steps（整数，1-50）：采样步骤。Flux 2 Dev 通常使用 20-30，Schnell 使用 4-8

cfg_scale（浮点数，1.0-20.0）：无分类器引导比例。更高的值更严格地遵循提示。Flux 2 通常使用 7-9

sampler（字符串）：采样算法。常见选项包括"euler"、"euler_a"、"dpmpp_2m"、"dpmpp_sde"。Flux 2 最适合"euler"或"euler_a"

scheduler（字符串）：噪声调度。选项包括"normal"、"karras"、"exponential"、"sgm_uniform"

seed（整数）：用于可重现性的随机种子。使用相同的种子和相同的提示以获得相同的结果

batch_size（整数，1-10）：同时生成的图像数量

示例 parameters 对象：

"parameters": {
  "width": 1024,
  "height": 1024,
  "steps": 28,
  "cfg_scale": 7.5,
  "sampler": "euler_a",
  "scheduler": "normal",
  "seed": 123456,
  "batch_size": 1
}

高级控制参数

一些 Flux 2 实现支持高级参数：

attention_mask（数组）：定义每个区域的注意力权重以实现精细控制

composition_constraints（对象）：执行对称或黄金比例等组合规则

style_interpolation（数组）：使用权重混合多个风格参考

这些高级参数因实现而异。官方 Black Forest Labs API 普遍支持核心参数，而 ComfyUI 自定义节点可能会扩展功能。

如何为不同用例编写有效的 JSON 提示？

理论不如实际应用重要。以下是针对常见用例的经过验证的 JSON 提示模式，可以适应你的项目。

具有参考面部的肖像摄影

生成保持特定身份的专业肖像：

{
  "prompt": "专业头像，商务服装，自信的表情",
  "negative_prompt": "休闲，坦率，模糊，低质量",
  "style": "企业摄影，工作室光照，中性背景",
  "reference_images": [
    {
      "path": "client_face.jpg",
      "weight": 1.6,
      "type": "identity"
    }
  ],
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 30,
    "cfg_scale": 8.0,
    "sampler": "euler_a"
  }
}

高参考权重（1.6）确保强大的面部一致性。明确的负面提示防止休闲美学。style 字段将环境描述与主题分开。

电子商务产品摄影变体

生成多个背景变体，同时保持产品一致性：

{
  "prompt": "高级皮革手提包，居中构图，产品摄影",
  "negative_prompt": "模糊，失真，阴影，反射，多个产品",
  "style": "商业产品摄影，专业光照",
  "reference_images": [
    {
      "path": "product_master.jpg",
      "weight": 1.8,
      "type": "identity"
    },
    {
      "path": "background_lifestyle.jpg",
      "weight": 0.6,
      "type": "environment"
    }
  ],
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 25,
    "cfg_scale": 7.5
  }
}

非常高的产品参考权重（1.8）锁定产品外观。低背景权重（0.6）提供环境上下文而不压倒产品。通过交换背景参考同时保持产品参考不变来生成变体。有关更多产品摄影技术，请参阅我们的产品摄影最佳提示指南。

具有区域控制的多角色场景

生成两个不同的角色而不会出现属性渗透：

{
  "base_prompt": "专业摄影，自然光照，户外公园环境",
  "negative_prompt": "模糊，低质量，面部失真",
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.2, "width": 0.45, "height": 0.8},
      "prompt": "穿休闲蓝色衬衫和牛仔裤的男人，友好的微笑，短棕色头发",
      "weight": 1.3,
      "feather": 0.12
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.55, "y": 0.2, "width": 0.45, "height": 0.8},
      "prompt": "穿夏季连衣裙的女人，温暖的表情，长金发",
      "weight": 1.3,
      "feather": 0.12
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.0, "width": 1.0, "height": 0.2},
      "prompt": "蓝天，零星的云",
      "weight": 0.8,
      "feather": 0.2
    }
  ],
  "parameters": {
    "width": 1536,
    "height": 1024,
    "steps": 30,
    "cfg_scale": 8.0
  }
}

独立的区域防止角色属性混合。羽化（0.12）创建自然边界而不会出现硬接缝。背景区域具有较低的权重以避免主导角色。

系统风格测试

在同一主题上测试多种艺术风格以进行比较：

{
  "prompt": "森林空地中的古庙",
  "reference_images": [
    {
      "path": "temple_composition.jpg",
      "weight": 1.2,
      "type": "composition"
    }
  ],
  "style": "STYLE_VARIABLE",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 768,
    "steps": 25,
    "cfg_scale": 7.5,
    "seed": 12345
  }
}

使用"油画"、"水彩"、"铅笔素描"、"照片级真实"、"动漫"等程序化替换 STYLE_VARIABLE。固定种子和组合参考确保生成之间只有风格发生变化，从而实现直接比较。

跨多个场景的角色一致性

在改变环境的同时保持角色外观：

{
  "prompt": "ENVIRONMENT_VARIABLE，全身照，专业摄影",
  "negative_prompt": "多人，人群，模糊",
  "reference_images": [
    {
      "path": "character_face_01.jpg",
      "weight": 1.5,
      "type": "identity",
      "region": {"x": 0.35, "y": 0.1, "width": 0.3, "height": 0.35}
    },
    {
      "path": "character_fullbody_01.jpg",
      "weight": 1.2,
      "type": "identity"
    },
    {
      "path": "character_outfit_01.jpg",
      "weight": 1.0,
      "type": "style"
    }
  ],
  "parameters": {
    "width": 768,
    "height": 1024,
    "steps": 28,
    "cfg_scale": 8.0
  }
}

多个具有不同权重的参考图像提供多方面的一致性。面部参考限制在上部区域，将面部影响集中在重要的地方。用"现代办公室内部"、"夜晚的城市街道"、"山区徒步小径"等替换 ENVIRONMENT_VARIABLE，而角色外观保持一致。

具有深度层的建筑可视化

通过深度创建具有适当细节分布的建筑渲染：

{
  "base_prompt": "建筑渲染，专业可视化，晴天",
  "negative_prompt": "模糊，失真，不切实际的透视",
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.7, "width": 1.0, "height": 0.3},
      "prompt": "现代玻璃建筑立面，建筑细节可见，锐利聚焦，高细节纹理",
      "weight": 1.4,
      "feather": 0.1
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.3, "width": 1.0, "height": 0.4},
      "prompt": "建筑入口，行人，城市环境，中等细节",
      "weight": 1.1,
      "feather": 0.15
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.0, "width": 1.0, "height": 0.3},
      "prompt": "城市天际线背景，大气透视，柔焦",
      "weight": 0.8,
      "feather": 0.2
    }
  ],
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1536,
    "steps": 32,
    "cfg_scale": 7.5
  }
}

权重和细节随距离降低，创建真实的大气深度。为远处区域增加羽化值创建自然的景深效果。

自动化的批量生成模板

创建用于程序化生成的可重用模板：

{
  "prompt": "{SUBJECT} in {ENVIRONMENT}, {STYLE_DESCRIPTOR}",
  "negative_prompt": "blur, low quality, distorted, {SPECIFIC_EXCLUSIONS}",
  "style": "{VISUAL_STYLE}",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 25,
    "cfg_scale": 7.5,
    "seed": "{SEED_VALUE}",
    "batch_size": 1
  }
}

程序化替换模板变量以生成系统变体。这种方法支持 A/B 测试、数据集创建和应用程序的自动化内容生成。

将 JSON 提示与文本提示结合

一些 Flux 2 实现支持将 JSON 结构与文本提示回退相结合的混合方法。了解何时以及如何混合方法可以优化灵活性。

文本提示的 JSON 包装器

最简单的混合是将文本提示包装在最小的 JSON 结构中：

{
  "prompt": "赛博朋克街景，霓虹灯，雨夜，电影构图"
}

这提供了 JSON 格式的好处（程序化处理、验证、可扩展性），同时保持提示的简单性。当将基于文本的工作流集成到期望 JSON 的 API 中时很有用。

渐进式 JSON 采用策略

从文本提示开始，随着复杂性需要逐步添加 JSON 功能：

阶段 1 - 基本 JSON 包装器：

{
  "prompt": "一位女性的肖像，专业摄影"
}

阶段 2 - 添加负面提示：

{
  "prompt": "一位女性的肖像，专业摄影",
  "negative_prompt": "模糊，低质量"
}

阶段 3 - 引入参考图像：

{
  "prompt": "一位女性的肖像，专业摄影",
  "negative_prompt": "模糊，低质量",
  "reference_images": [
    {"path": "face_ref.jpg", "weight": 1.4}
  ]
}

阶段 4 - 添加区域控制：

{
  "base_prompt": "专业摄影",
  "negative_prompt": "模糊，低质量",
  "reference_images": [
    {"path": "face_ref.jpg", "weight": 1.4}
  ],
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0.2, "y": 0.1, "width": 0.6, "height": 0.8},
      "prompt": "一位女性的肖像，商务服装"
    }
  ]
}

这种渐进式方法防止从文本提示过渡的用户感到不知所措，同时随着需求的增长支持功能采用。

具有 JSON 参数的文本提示

一些工作流将创意提示保持为文本，同时使用 JSON 用于技术参数：

{
  "prompt": "一位风化的水手站在风暴中的船甲板上，戏剧性的光照穿过黑暗的云层，海浪飞溅和风，强烈的表情，照片级真实",
  "negative_prompt": "卡通，动漫，低质量，模糊",
  "parameters": {
    "width": 1536,
    "height": 1024,
    "steps": 30,
    "cfg_scale": 8.0,
    "sampler": "euler_a",
    "seed": 42
  }
}

这保持了提示编写的自然性，同时获得参数管理和可重现性的 JSON 好处。

具有文本回退的区域提示

在 JSON 中定义区域，但将提示内容保持为自然文本：

{
  "base_prompt": "专业摄影，工作室光照，高质量",
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.0, "width": 0.5, "height": 1.0},
      "prompt": "一位自信的 30 多岁女商人，穿着剪裁得体的海军蓝西装，以专业姿势站立，温暖但专业的表情"
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.5, "y": 0.0, "width": 0.5, "height": 1.0},
      "prompt": "一个现代办公室内部，落地窗，可见城市天际线，自然日光，极简的当代家具"
    }
  ]
}

区域提供空间结构，而文本提示保持创意灵活性。这种混合方法适用于需要区域控制但受益于自然语言表达性的复杂组合。

将现有文本提示迁移到 JSON

将经过验证的文本提示转换为 JSON 格式以获得结构优势：

原始文本提示：

一位留着白胡子的老人的肖像，风化的脸，善良的眼睛，穿着羊毛毛衣，从左侧来的自然窗户光，浅景深，专业摄影，8k，高细节

转换为结构化 JSON：

{
  "prompt": "一位留着白胡子的老人的肖像，风化的脸，善良的眼睛",
  "style": "专业摄影，浅景深",
  "lighting": "从左侧来的自然窗户光",
  "clothing": "穿着羊毛毛衣",
  "quality": "8k，高细节",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 28,
    "cfg_scale": 7.5
  }
}

JSON 版本分离关注点，使修改光照而不触及主题描述或独立调整质量设置更容易。

何时使用纯文本 vs 纯 JSON vs 混合

使用纯文本提示时：

• 快速创意探索和迭代
• 没有一致性要求的单图像生成
• 不需要多区域或多参考的简单提示
• 使用不支持 JSON 输入的工具

使用纯 JSON 提示时：

• 构建需要一致性的生产工作流
• 程序化生成或 API 集成
• 复杂的多参考或区域组合
• 系统测试和 A/B 比较
• 需要版本控制和跟踪提示变体

使用混合方法时：

• 从文本到 JSON 工作流过渡
• 具有混合技术技能水平的团队
• 在获得结构优势的同时保持创意灵活性
• 传统提示库需要 JSON 包装器用于新系统

选择取决于你的特定工作流、技术要求和团队能力，而不是一种方法普遍优越。

JSON 提示的最佳实践和专业提示

有效采用 JSON 提示需要了解不仅仅是语法，还需要了解最大化其优势同时避免常见陷阱的战略方法。

从模板开始并建立库

不要每次都从头开始编写 JSON 提示。为常见用例创建模板库：

// templates/portrait-professional.json
{
  "prompt": "{SUBJECT_DESCRIPTION}",
  "style": "专业肖像摄影，工作室光照",
  "negative_prompt": "休闲，坦率，模糊，低质量",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 28,
    "cfg_scale": 7.5
  }
}

// templates/product-ecommerce.json
{
  "prompt": "{PRODUCT_NAME}，居中构图",
  "style": "电子商务产品摄影，白色背景",
  "negative_prompt": "阴影，反射，模糊，多个产品",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 25,
    "cfg_scale": 7.0
  }
}

随着时间的推移建立你的模板库，保存成功的提示以供重用和改编。版本控制这些模板以跟踪改进。

使用一致的命名约定

为模板变量和文件组织采用系统命名：

templates/
  portraits/
    portrait-professional-studio.json
    portrait-natural-outdoor.json
    portrait-dramatic-lowkey.json
  products/
    product-ecommerce-white-bg.json
    product-lifestyle-environment.json
    product-detail-closeup.json
  architectural/
    arch-exterior-daylight.json
    arch-interior-residential.json

一致的命名使模板可发现，并一目了然地指示用例。对于更大的工作流，我们的批处理指南 涵盖了大量生成的系统方法。

权重值策略

参考和区域权重遵循可靠结果的模式：

参考图像权重：

• 0.3-0.5：微妙的影响，仅灵感
• 0.8-1.0：中等影响，与提示平衡
• 1.2-1.5：强影响，参考主导
• 1.6-2.0：最大影响，最小偏离参考

区域提示权重：

• 0.6-0.8：背景元素，支持上下文
• 0.9-1.1：标准元素，平衡重要性
• 1.2-1.5：主要主题，焦点
• 1.6+：主导元素（谨慎使用，可能压倒构图）

从保守（1.0）开始，根据结果增量调整（±0.2），而不是进行戏剧性的权重更改。

自然过渡的羽化

区域羽化防止硬边界：

{
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.0, "width": 1.0, "height": 0.4},
      "prompt": "戏剧性的天空，日落色彩",
      "feather": 0.2
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.0, "y": 0.4, "width": 1.0, "height": 0.6},
      "prompt": "山地景观",
      "feather": 0.2
    }
  ]
}

大多数场景的羽化值 0.15-0.25 创建自然过渡。几何构图等硬边界的较低值（0.05-0.1）。艺术混合和梦幻效果的较高值（0.3-0.4）。

生成前验证

在提交给 Flux 2 之前始终验证 JSON 语法。无效的 JSON 会导致立即错误，浪费生成时间和积分。

Python 验证：

import json

def validate_flux_prompt(prompt_json):
    try:
        parsed = json.loads(prompt_json)
        # 检查必需字段
        if "prompt" not in parsed:
            return False, "缺少必需的 'prompt' 字段"
        return True, "有效"
    except json.JSONDecodeError as e:
        return False, f"无效的 JSON: {e}"

JavaScript 验证：

function validateFluxPrompt(promptJson) {
  try {
    const parsed = JSON.parse(promptJson);
    if (!parsed.prompt) {
      return {valid: false, error: "缺少必需的 'prompt' 字段"};
    }
    return {valid: true};
  } catch (e) {
    return {valid: false, error: `无效的 JSON: ${e.message}`};
  }
}

版本控制你的提示

在 git 中跟踪 JSON 提示以实现可重现性和迭代历史：

prompts/
  campaign-spring-2025/
    v1-initial.json
    v2-refined-lighting.json
    v3-final-approved.json
  product-line-alpha/
    variant-a.json
    variant-b.json

Git 提交记录了什么改变以及为什么改变，这对于协作开发提示或跟踪 A/B 测试变体的团队至关重要。

为团队工作流注释 JSON

标准 JSON 不支持注释，但使用字段命名进行文档记录：

{
  "prompt": "专业头像",
  "_comment_style": "根据客户反馈更改为柔和光照 2025-01-15",
  "style": "自然光照，柔和阴影",
  "_comment_reference_weight": "增加到 1.5 以匹配品牌指南",
  "reference_images": [
    {"path": "brand_face.jpg", "weight": 1.5}
  ]
}

以下划线开头的字段被解析器忽略但提供内联文档。或者，如果你的实现允许，使用支持实际注释的 JSON5 格式。

渐进式复杂性方法

不要立即跳到复杂的多区域多参考 JSON 提示。渐进式构建复杂性：

1. 从简单的 prompt + negative_prompt JSON 开始
2. 一旦熟悉结构就添加参考图像
3. 为多元素场景引入区域提示
4. 仅在必要时组合参考 + 区域
5. 添加高级参数进行微调

每一层都增加了复杂性。在添加下一层之前掌握一个级别，以避免在事情不起作用时进行压倒性的调试。

系统地测试变体

使用 JSON 结构系统地测试提示变体：

base_prompt = {
  "prompt": "山地景观",
  "style": "STYLE_VAR",
  "parameters": {"width": 1024, "height": 768, "seed": 42}
}

styles = ["油画", "水彩", "摄影", "数字艺术"]

for style in styles:
  test_prompt = base_prompt.copy()
  test_prompt["style"] = style
  # 使用 test_prompt 生成
  # 将结果保存为 f"test_{style}.png"

使用受控变量进行系统测试揭示哪些参数产生所需效果，比随机实验更快地建立知识。

程序化工作流中的错误处理

在程序化生成时，实现强大的错误处理：

import json
import requests

def generate_flux_image(prompt_dict):
    try:
        # 验证 JSON 结构
        prompt_json = json.dumps(prompt_dict)

        # API 调用
        response = requests.post(
            "https://api.bfl.ml/flux2/generate",
            json=prompt_dict,
            timeout=60
        )

        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            return {"error": f"API 错误: {response.status_code}"}

    except json.JSONDecodeError as e:
        return {"error": f"无效的 JSON: {e}"}
    except requests.Timeout:
        return {"error": "请求超时"}
    except Exception as e:
        return {"error": f"意外错误: {e}"}

生产工作流需要对验证失败、API 超时、网络问题和意外响应进行错误处理。

JSON 提示的常见错误和故障排除

JSON 提示引入了与文本提示问题不同的特定故障模式。识别错误模式可以加快调试速度。

语法错误

问题： JSON 无法解析

常见原因：

• 缺少或多余的逗号
• 单引号而不是双引号
• 字符串中未转义的特殊字符
• 未关闭的括号或大括号

修复： 使用 JSON 验证器（jsonlint.com）或具有 JSON 验证的代码编辑器。大多数编辑器会立即突出显示语法错误。

示例错误：

{
  "prompt": "test with "quotes" inside"
}

已修复：

{
  "prompt": "test with \"quotes\" inside"
}

权重值超出有效范围

问题： 生成失败或产生意外结果

原因： 参考或区域权重超出 0.0-2.0 范围

修复： 将所有权重值限制在有效范围内：

{
  "reference_images": [
    {"path": "ref.jpg", "weight": 1.5}  // 有效
  ]
}

避免：

{
  "reference_images": [
    {"path": "ref.jpg", "weight": 3.0}  // 无效，太高
  ]
}

坐标值超出 0.0-1.0

问题： 区域提示失败或覆盖意外区域

原因： 区域坐标使用像素值而不是标准化的 0-1 范围

错误：

{
  "coordinates": {"x": 100, "y": 50, "width": 500, "height": 700}
}

正确：

{
  "coordinates": {"x": 0.1, "y": 0.05, "width": 0.5, "height": 0.7}
}

缺少必需字段

问题： API 返回验证错误

原因： 在 JSON 结构中省略了必需字段

修复： 确保所有必需字段都存在。最小有效提示：

{
  "prompt": "你的主题描述"
}

对于区域，coordinates 和 prompt 是必需的：

{
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0, "y": 0, "width": 1, "height": 1},
      "prompt": "必需内容"
    }
  ]
}

参考图像路径错误

问题： 生成失败并显示"无法加载参考图像"错误

原因： 无效的文件路径、缺少文件、不支持的格式

修复： 验证参考图像存在于指定路径，使用绝对路径或有效 URL，并确认图像采用支持的格式（JPG、PNG、WebP）。

{
  "reference_images": [
    {"path": "/absolute/path/to/image.jpg", "weight": 1.2}
  ]
}

对于 API 使用，使用 URL 而不是本地路径：

{
  "reference_images": [
    {"path": "https://example.com/reference.jpg", "weight": 1.2}
  ]
}

具有冲突提示的重叠区域

问题： 区域边界显示伪影或意外内容

原因： 区域重叠，提示冲突且权重相似

修复： 对重叠区域使用权重层次结构：

{
  "regions": [
    {
      "coordinates": {"x": 0, "y": 0, "width": 1, "height": 1},
      "prompt": "背景景观",
      "weight": 0.8
    },
    {
      "coordinates": {"x": 0.3, "y": 0.2, "width": 0.4, "height": 0.7},
      "prompt": "角色肖像",
      "weight": 1.4
    }
  ]
}

较高权重区域在重叠区域中占主导地位。

提示太长

问题： 生成失败并显示"提示太长"错误

原因： 提示文本超过最大令牌限制（Flux 2 通常为 256 个令牌）

修复： 通过删除冗余词来缩短提示，使用 JSON 结构分离关注点而不是塞入单个提示字段，并将复杂描述分散到 base_prompt 和区域提示中。

过度：

{
  "prompt": "高度详细的超现实 8k 摄影肖像，一位 20 多岁的专业女商人，齐肩长的棕色头发和淡褐色眼睛，穿着深蓝色剪裁的商务西装，站在现代办公室里，落地窗..."
}

更好：

{
  "prompt": "专业女商人，20 多岁，棕色头发，淡褐色眼睛，深蓝色西装",
  "style": "照片级肖像，8k，高度详细",
  "environment": "现代办公室，落地窗",
  "lighting": "自然窗户光，专业"
}

参数类型不匹配

问题： API 返回类型错误

原因： 参数的数据类型错误（字符串而不是数字等）

错误：

{
  "parameters": {
    "width": "1024",  // 字符串而不是数字
    "steps": "30"     // 字符串而不是数字
  }
}

正确：

{
  "parameters": {
    "width": 1024,   // 数字
    "steps": 30      // 数字
  }
}

不同 Flux 2 变体中不支持的功能

问题： JSON 功能在 Flux 2 Dev 中工作但在 Flux 2 Schnell 中失败

原因： 不同的 Flux 2 变体支持不同的功能集

修复： 查看特定变体的文档。Flux 2 Schnell 不支持 Flux 2 Dev 支持的一些高级功能，如多参考加权或复杂的区域提示。

生成结果不符合预期

问题： 图像生成但不遵循 JSON 提示结构

原因： 实现不支持完整的 JSON 模式或以不同方式解释字段

修复： 验证你的 Flux 2 实现（API、ComfyUI 节点等）支持你正在使用的 JSON 功能。首先使用最小的 JSON 提示进行测试，然后逐步添加功能以识别哪些功能有效。查阅特定于实现的文档以了解支持的字段。

JSON 提示的实际应用是什么？

JSON 提示在特定场景中表现出色，其结构化方法提供的优势超过文本提示的可衡量优势。

电子商务产品目录生成

生成数百张具有一致样式和系统变化的产品图像：

{
  "prompt": "{product_name}，居中构图，产品摄影",
  "style": "专业电子商务摄影，白色背景",
  "lighting": "柔和工作室光照，无刺眼阴影",
  "negative_prompt": "模糊，阴影，反射，多个产品",
  "reference_images": [
    {"path": "{product_image}", "weight": 1.8, "type": "identity"}
  ],
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 1024,
    "steps": 25,
    "cfg_scale": 7.0
  }
}

通过程序化替换 product_name 和 product_image 变量，自动生成整个产品目录。一致的样式确保数千张图像的品牌一致性。

内容创建的角色一致性

在漫画面板、故事板或插图内容中保持角色外观：

{
  "prompt": "{scene_description}",
  "reference_images": [
    {"path": "character_face_master.jpg", "weight": 1.6, "type": "identity"},
    {"path": "character_outfit_master.jpg", "weight": 1.2, "type": "style"}
  ],
  "negative_prompt": "不同的人，不一致的外观",
  "parameters": {
    "width": 1024,
    "height": 768,
    "steps": 28,
    "cfg_scale": 8.0
  }
}

更改每个面板的 scene_description，而角色参考确保一致的外观。这个工作流可以扩展到数百个面板，只需最少的手动工作。

营销材料的 A/B 测试

系统地测试多个创意变体：

base_prompt = {
  "prompt": "HEADLINE_TEXT，营销横幅，专业设计",
  "style": "STYLE_VAR",
  "reference_images": [
    {"path": "brand_logo.png", "weight": 1.0, "type": "identity"}
  ],
  "parameters": {"width": 1920, "height": 1080}
}

headlines = ["春季促销 50% 折扣", "限时优惠", "新系列上市"]
styles = ["现代极简", "大胆鲜艳", "优雅精致"]

for headline in headlines:
  for style in styles:
    variant = base_prompt.copy()
    variant["prompt"] = variant["prompt"].replace("HEADLINE_TEXT", headline)
    variant["style"] = variant["style"].replace("STYLE_VAR", style)
    # 生成变体

这创建了 9 个系统变体用于 A/B 测试。JSON 结构确保特定元素的受控变化，同时保持其他元素不变。

计算机视觉模型的合成训练数据生成

为计算机视觉模型创建标记的训练数据集：

{
  "prompt": "{environment} 中的 {object_class}，{angle} 视图",
  "style": "照片级真实，多样化的光照条件",
  "parameters": {
    "width": 512,
    "height": 512,
    "seed": "{sequential_seed}"
  }
}

通过迭代对象类、环境和角度生成数千张具有已知标签的合成训练图像。顺序种子确保多样性，而 JSON 跟踪提供基本事实标签。

房地产可视化变体

为房地产列表生成多个室内设计选项：

{
  "prompt": "现代客厅内部",
  "reference_images": [
    {"path": "room_layout.jpg", "weight": 1.4, "type": "composition"}
  ],
  "style": "{design_style}",
  "parameters": {
    "width": 1536,
    "height": 1024
  }
}

通过组合参考保持房间布局不变，同时通过"斯堪的纳维亚极简"、"工业现代"、"传统经典"等改变 design_style。客户从同一空间看到多个设计选项。

面向用户的应用程序的 API 集成

构建应用程序，用户提供程序化创建 JSON 提示的输入：

function createPromptFromUserInput(userInputs) {
  return {
    prompt: `${userInputs.subject} in ${userInputs.setting}`,
    style: userInputs.selectedStyle,
    reference_images: userInputs.uploadedImages.map(img => ({
      path: img.url,
      weight: img.importance / 10
    })),
    parameters: {
      width: userInputs.resolution.width,
      height: userInputs.resolution.height
    }
  };
}

用户界面输入干净地转换为 JSON 结构以进行 API 提交。这种模式适用于自定义图像生成器、设计工具和创意应用程序。

系统提示工程研究

通过受控实验研究最佳提示模式：

experiments = {
  "lighting_test": {
    "base": {"prompt": "一位女性的肖像", "parameters": {"seed": 100}},
    "variables": {
      "lighting": ["自然光", "工作室光照", "黄金时刻", "戏剧性侧光"]
    }
  },
  "style_test": {
    "base": {"prompt": "山地景观", "parameters": {"seed": 200}},
    "variables": {
      "style": ["油画", "水彩", "摄影", "数字艺术"]
    }
  }
}

for test_name, test_config in experiments.items():
  for var_name, var_values in test_config["variables"].items():
    for value in var_values:
      prompt = test_config["base"].copy()
      prompt[var_name] = value
      # 生成并记录结果

受控测试揭示哪些提示模式产生所需效果，建立关于有效提示策略的机构知识。

关于 Flux 2 JSON 提示的常见问题

JSON 提示适用于 Flux 1 还是只适用于 Flux 2？

JSON 提示是 Flux 2 特有的功能。Flux 1 不支持结构化 JSON 提示，需要传统的基于文本的提示。如果你使用 Flux 1，坚持使用优化的文本提示，而不是尝试 JSON 格式。

我可以在 ComfyUI 中使用 JSON 提示吗？

可以，但需要支持 Flux 2 JSON 提示解析的自定义节点。标准 Flux 2 ComfyUI 节点可能不支持完整的 JSON 模式。查看自定义节点文档以了解 JSON 支持。一些实现需要 JSON 到文本转换节点，将 JSON 解析并将结构化数据馈送到适当的 Flux 2 调节节点。

JSON 提示中参考图像的最大数量是多少？

Flux 2 官方支持每次生成最多 10 张参考图像。超过此限制可能会导致错误或忽略其他参考。对于大多数用例，2-4 个仔细加权的参考比 10 个等权重参考产生更好的结果。

JSON 提示使用更多积分或比文本提示成本更高吗？

不。JSON 提示和文本提示每次生成的成本相同。格式不会影响定价。但是，JSON 提示可能会导致更少的失败生成和更少的迭代，从而通过更好的首次尝试成功率潜在地降低总体成本。

我可以自动将现有文本提示转换为 JSON 吗？

部分可以。通过将文本包装在 JSON 结构中，基本转换很简单。但是，最佳的 JSON 提示需要重构提示以利用 JSON 特定的功能，如权重控制和区域分离。自动转换为你提供有效的 JSON，但不一定比原始文本提示产生更好的结果。

如何调试不产生预期结果的 JSON 提示？

首先使用验证器验证 JSON 语法。然后通过删除高级功能（参考、区域）并使用最小的 JSON 进行测试来简化提示。逐步添加功能以识别哪个元素导致意外行为。查看实现文档以了解支持的字段和值范围。

哪些 JSON 功能适用于所有 Flux 2 实现？

核心字段如 prompt、negative_prompt 和基本参数（width、height、steps、cfg_scale）普遍工作。高级功能如多区域提示、参考图像数组和复杂参数对象取决于特定实现。始终使用你的目标平台进行测试以确认功能支持。

JSON 提示可以包含多种语言吗？

可以。prompt 字段支持 Flux 2 的文本编码器理解的任何语言。Flux 2 使用多语言文本编码器来处理各种语言的提示。但是，在单个提示中混合语言可能会产生不可预测的结果。为了获得最佳结果，每次生成坚持使用一种语言。

我需要编程知识才能使用 JSON 提示吗？

基本的 JSON 理解就足够了。你需要知道 JSON 语法规则，包括正确使用引号、逗号、括号和大括号。编程知识有助于自动批量生成，但对于手动 JSON 提示创建不是必需的。许多创作者在没有编程背景的情况下使用 JSON 模板。

种子值如何与 JSON 提示一起工作？

与文本提示相同。在 parameters 对象中指定种子值可确保可重现的结果。使用相同的 JSON 提示使用相同的种子会产生相同的图像。这对于系统测试和客户修订至关重要，在这些情况下你需要使用轻微修改重新生成。

最终想法

JSON 提示将 Flux 2 从一个令人印象深刻的图像生成器转变为一个可编程的创意系统。结构化格式支持自然语言提示无法实现的精度、一致性和自动化。对于休闲探索和一次性创意图像，文本提示仍然更简单、更快。对于生产工作流、商业应用和系统内容生成，JSON 提示提供的控制证明了额外的复杂性是合理的。

学习曲线是中等的。理解基本的 JSON 语法需要几个小时。掌握不同用例的有效 JSON 提示模式需要实验和迭代。从围绕现有文本提示的简单 JSON 包装器开始，然后随着你的项目需要更多控制，逐步采用高级功能。建立模板库以捕获成功的模式，以加快未来的工作。

JSON 提示对于需要大规模图像集一致性、多参考角色或产品一致性、与应用程序集成的程序化生成或提示参数的系统测试和优化的场景最重要。如果你的工作流涉及这些用例中的任何一个，投入时间学习 JSON 提示技能会在输出质量和迭代效率方面立即获得回报。

本指南中的实际示例和模板为常见场景提供了起点。根据你的特定需求改编它们，通过版本控制跟踪有效的方法，并建立关于你的领域的有效 JSON 提示模式的机构知识。无论你是为电子商务生成产品目录、为内容制作创建一致的角色艺术、构建 AI 驱动的创意工具，还是研究最佳提示策略，JSON 提示都提供了专业结果所需的结构和精度。

对于想要 Flux 2 强大功能但不想管理本地基础设施或学习复杂 JSON 语法的创作者，Apatero.com 通过简单的表单界面提供基于浏览器的 Flux 2 访问，并为常见用例提供预构建的 JSON 模板。你可以通过在幕后生成优化的 JSON 提示的简单界面获得结构化提示的好处，使高级 Flux 2 功能无需技术障碍即可访问。

AI 图像生成的未来朝着更大的控制和精度方向发展。JSON 提示代表了这个方向，为创作者提供了对以前留给模型解释的方面的明确控制。掌握 JSON 提示使你处于生产级 AI 图像生成的最前沿，在那里一致性、可重现性和系统优化将专业工作流与实验探索区分开来。

来源：

• FLUX.2 Day-0 Support in ComfyUI
• black-forest-labs/FLUX.2-dev - Hugging Face
• GitHub - black-forest-labs/flux2: Official inference repo for FLUX.2 models