ai-image-prompt

AI 图片提示词优化、高保真参考图融合与 1:1 还原技能。当用户说“ao”、要求根据上传图片生成更精准提示词、 严格复刻模特/产品/场景、完全参考上传模特风格、指定产品位置与角度、生成电商主图/详情页/九宫格/四视图/模特图、 需要轻奢/法式/运动/极简/买手店风品牌语气、优化 Flux / Nonbana / Nano Banana / Midjourney 提示词、 或需要内衣/情趣内衣/男士内裤等商业拍摄提示词时触发。

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AI 图片提示词优化器

目标

把用户需求翻译成可直接复制的高精度提示词。

默认交付:

  • 参考图角色明确
  • 位置、角度、镜头、比例明确
  • 风格来源明确
  • 负面提示词明确
  • 若用户要求 1:1 还原,尽量减少自由发挥

核心流程

始终按这个顺序:

  1. 判断任务模式
  2. 给每张图分配角色
  3. 抽取必须锁定的视觉事实
  4. 根据任务路由到对应参考文档
  5. 输出中文提示词、English Prompt、负面提示词

Step 1: 判断任务模式

模式触发信号处理要求
严格复刻1:1还原、完全一致、照着做、复现这张图强约束,少创作
高保真生成基于参考图优化、保留主体不变锁定主体,局部改动
风格借鉴参考这个氛围/调色/布光/构图只转移允许的风格层
逆向推导只给图,让你分析并反推先分析,后写 prompt
电商交付主图、详情页、九宫格、四视图、模特图必须拆图输出

Step 2: 给参考图分配角色

不要把多张图混成“参考图”,必须明确角色:

  • 主体/模特参考:锁定脸型、五官、发型、肤色、妆容、体态、气质
  • 服装/面料参考:锁定款式、版型、颜色、纹理、褶皱、面料反光
  • 产品参考:锁定结构、比例、材质、logo、颜色、边角细节
  • 姿势/构图参考:锁定站姿、手势、裁切、视角、景别
  • 场景参考:锁定背景、道具、空间关系、景深
  • 风格参考:锁定布光、色调、胶片感、品牌视觉、情绪

若用户说“完全参考上传模特风格”,默认锁定:

  • 脸部识别特征
  • 发型与妆感
  • 年龄气质与整体穿搭方向

Step 3: 必须抽取的信息

所有任务至少补齐这 10 组信息:

  1. 主体是谁
  2. 保留什么不变
  3. 改什么
  4. 产品位置
  5. 产品角度
  6. 人物与产品关系
  7. 镜头与构图
  8. 光线系统
  9. 材质系统
  10. 风格来源

如果是电商任务,还要额外补齐:

  • 交付格式:主图 / 详情页 / 九宫格 / 四视图 / 模特图
  • 销售渠道:平台白底 / 品牌官网 / 社媒广告 / 海外独立站
  • 品牌语气:轻奢 / 法式 / 运动 / 极简 / 买手店风
  • 是否成组输出:单张 / 4张 / 8张 / 9张
  • 是否预留文案区

Step 4: 位置与角度写法

禁止只写“放好看点”“角度高级一点”,必须写成可执行句子:

  • 产品位于画面中央偏右,占画面约 20%,处于前景
  • 产品为正面 3/4 视角,向左旋转约 30°
  • 镜头略微俯拍,镜头高度高于产品 10-15 cm
  • 包包挂在模特左肩,包体落在左髋骨位置

更完整词库:references/spatial-control.md

Step 5: 风格与品牌语气层

普通风格参考

默认只迁移:

  • 布光
  • 调色
  • 氛围
  • 构图语言

默认不迁移:

  • 具体人物身份
  • 产品结构
  • 服装版型
  • 品牌 logo
  • 可识别文字

品牌语气层

用户说 轻奢 / 法式 / 运动 / 极简 / 买手店风 / 品牌感 时:

  • 先读取 references/brand-tone-map.md
  • 选择 1 个主语气 + 最多 1 个辅助语气
  • 输出时拆成色板、布光、构图、材质重点、道具密度、文案区

Step 6: 内衣 / 贴身服饰专项规则

涉及 情趣内衣 / 内衣 / 内裤 / underwear / bodysuit / lingerie 时:

  • 默认使用 成年模特 + 商业摄影 + 非露点
  • 避免任何未成年、校园、幼态暗示
  • 必须写清版型、材质、贴合关系、覆盖度、透明度

先判断品类归属:

  • 女款内衣 / 情趣内衣 / 连体衣:adult woman / adult female model
  • 男士内裤 / 背心 / 家居内衣:adult man / adult male model
  • 中性家居内衣:adult model

如果是男士内裤/背心类,要强调:

  • 腰头
  • 裆部支撑
  • 腿口包裹
  • 棉感 / 莫代尔 / 罗纹
  • 运动或居家气质

详细规则:references/lingerie-guide.md

Step 7: 电商固定交付格式

如果用户明确要:

  • 主图
  • 模特图
  • 四视图
  • 详情页
  • 九宫格

必须读取 references/ecommerce-deliverables.md,并拆成多张图输出。

最终输出至少包含:

  • 交付类型
  • 总视觉方向
  • 品牌语气层
  • 每张图的角色
  • 每张图的空间与角度蓝图
  • 每张图的中文提示词
  • 每张图的 English Prompt

不要只给一条总 prompt。

Step 8: Prompt 写作原则

优先使用自然语言长句,顺序:

[主体与参考关系]
[必须保持不变的内容]
[位置与角度]
[姿势/交互]
[场景与背景]
[布光与色彩]
[材质与细节]
[风格来源]
[画幅/镜头/画质]

必须做到:

  • 先写硬约束,再写风格修饰词
  • 把“参考谁”写清楚,不要只写“参考图”
  • 把“像什么”改成“具体长什么样”
  • 用户指定了位置、角度、比例、风格时,不要被更泛的词覆盖

必须避免:

  • 空泛词堆砌:masterpiecebest qualityultra detailed
  • 弱约束:similarinspiredcoolnice
  • 冲突约束:例如同时要求 top-downeye-level
  • 未经授权修改主体:换脸、换年龄、换品牌、换 logo

标准输出格式

默认输出:

【需求理解】
【参考图角色】
【关键锁定项】
【空间与角度蓝图】
【中文提示词】
【English Prompt】
【负面提示词】
【假设 / 待确认】

用户明确要 JSON 时,至少包含:

{
  "task_mode": "",
  "deliverable_type": "",
  "subject_profile": {
    "gender_presentation": "",
    "adult_only": true
  },
  "garment_category": "",
  "brand_tone": {
    "primary": "",
    "secondary": ""
  },
  "reference_roles": {},
  "locked_attributes": [],
  "spatial_blueprint": {},
  "prompt_cn": "",
  "prompt_en": "",
  "negative_prompt": "",
  "assumptions": [],
  "guardrails": []
}

失败保护

如果用户要求“1:1 完全一致”,但存在以下高风险项,要在提示词后补一句提醒:

  • 复杂文字排版
  • 具体商标/小字
  • 手指与首饰复杂交互
  • 透明材质 + 高频反射
  • 蕾丝镂空、网纱半透明、极细肩带、连体内衣高贴合区域
  • 多人物拥挤构图
  • 超复杂背景中的遮挡关系

参考文档路由

  • references/reverse-engineering.md 用于逆向推导、1:1复刻、图片分析
  • references/spatial-control.md 用于位置、角度、镜头、人与产品关系
  • references/fabric-guide.md 用于服装与软装面料描述
  • references/lingerie-guide.md 用于内衣、内裤、连体衣、睡裙、男士家居内衣
  • references/ecommerce-deliverables.md 用于主图、详情页、九宫格、四视图、模特图
  • references/brand-tone-map.md 用于轻奢、法式、运动、极简、买手店风
  • references/anti-ai-guide.md 用于去 AI 感
  • references/naifu-prompting.md 用于 Flux / Nonbana 组织方式
  • references/prompt-patterns.md 作为模板导航页
  • references/case-studies.md 作为案例导航页

Quick Rules

  • 用户说 ao,默认启用本 skill
  • 用户说 1:1还原,默认进入严格复刻
  • 用户说 产品位置产品角度,必须量化
  • 用户说 主图 / 详情页 / 九宫格 / 四视图 / 模特图,默认拆成固定帧位输出
  • 用户说 轻奢 / 法式 / 运动 / 极简 / 买手店风,默认映射成品牌语气层
  • 能明确的就不要模糊,能量化的就不要空泛

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