一、提示词：AI创作的“启动键”
定义：提示词（Prompt）是用户输入给AI的指令，用于引导模型生成特定内容。在即梦图片4.0模型中，提示词是控制文生图、图像编辑、组图生成的核心工具。
核心作用：通过自然语言精准描述需求，让AI理解并生成符合预期的图像或文本内容。
二、即梦图片4.0模型：提示词的“超级应用场”
1. 多模态生图能力
同一模型，三大功能：
文生图：输入文字描述，生成对应图像。
图像编辑：基于现有图像进行修改或优化。
组图生成：通过提示词生成一系列关联图像。
优势：无需切换模型，一键实现多种创作需求。
2. 自然语言控制细节
灵活调整画面：通过提示词控制构图、风格、色彩等细节。
示例：“生成一幅赛博朋克风格的未来城市夜景，霓虹灯反射在湿漉漉的街道上，8K分辨率。”
AI输出：细节丰富、氛围感强的视觉作品。
三、设计优质提示词的三大原则
原则1：清晰明确，避免歧义
反例：“生成一张好看的图片。” → AI不知从何下手。
正例：“生成一幅梵高风格的星空画，以蓝色和黄色为主色调，包含旋转的星云和树木剪影。” → AI输出符合预期的艺术作品。
原则2：结构化设计，分层传达需求
优质提示词要素：
风格描述：如“赛博朋克”“梵高风格”“水墨画”。
场景细节：如“未来城市”“湿地生态”“儿童乐园”。
色彩与构图：如“主色调为霓虹蓝与暗夜黑”“中心构图，主体突出”。
分辨率与格式：如“8K分辨率”“PNG格式”。
案例：设计一张科幻海报的提示词
“生成一张赛博朋克风格科幻海报，主题为‘2080年地球能源危机’，要求：
画面包含未来城市、太阳能板、飞行汽车
主色调为霓虹蓝与暗夜黑
分辨率8K，适合印刷。”
原则3：迭代优化，反馈调整
操作步骤：
初次生成：输入基础提示词，观察AI输出。
检查偏差：对比输出与预期的差异（如“色彩不够鲜明”）。
补充细节：在提示词中增加缺失信息（如“增加霓虹灯的光影效果”）。
重新生成：直至输出符合要求。
四、实战案例：从理论到应用
案例1：文生图——生成一幅未来城市夜景
模糊指令：“生成一张未来城市的图片。”
AI输出：缺乏细节的通用图像。
精准指令：“生成一幅赛博朋克风格未来城市夜景，要求：
画面包含霓虹灯、飞行汽车、全息广告
主色调为紫色和青色
分辨率4K，适合作为壁纸。”
AI输出：细节丰富、氛围感强的视觉作品。
案例2：图像编辑——修改一张现有图片
需求：将一张普通风景照改为水墨画风格。
提示词：“基于上传的图片，生成一幅水墨画风格版本，要求：
保留原图的山水轮廓
色调转为黑白灰，笔触模仿传统水墨
增加留白，营造意境。”
AI输出：符合水墨画美学标准的修改后图像。
案例3：组图生成——创建一系列关联图像
需求：生成一组“四季变化”的自然风景图。
提示词：“生成四张组图，主题为‘四季的自然风景’，要求：
春：樱花盛开，绿色为主色调
夏：海滩日落，橙色与蓝色为主
秋：枫叶林，红色与黄色为主
冬：雪山雪景，白色与蓝色为主
每张分辨率2K，风格统一为写实摄影。”
AI输出：四张风格一致、主题鲜明的季节图像。
五、提示词的未来趋势：多模态融合
跨模态创作：未来提示词可能包含图像、音频甚至视频，例如“上传一张森林照片，生成一首描述生态危机的诗歌，并配以悲伤的钢琴背景音乐”。
动态优化：AI可根据用户历史交互，自动调整提示词风格（如更简洁或更详细）。
场景化模板：提示词库将按行业、场景分类（如广告设计、教育课件、游戏开发），用户可快速调用专业模板。
结语：用提示词解锁AI的“创作潜能”
即梦图片4.0模型通过提示词，让普通人也能突破技术壁垒，实现从文字到图像的精准创作。掌握结构化提示词设计方法，你会发现：AI不再是冰冷的工具，而是你创意的延伸和效率的倍增器。 从今天起，用提示词与AI对话，开启你的多模态创作之旅吧！
