AI 绘画提示词生成器：从原理到实战指南
背景痛点：为什么需要提示词生成器？
刚开始接触 AI 绘画时，最让人头疼的就是写提示词。手动编写往往面临几个典型问题：
- 语义模糊：比如"画一只猫"，AI 可能生成写实照片、卡通形象或抽象油画，结果完全不可控
- 风格不稳定：同样的"赛博朋克风格"描述，不同次生成可能得到截然不同的视觉效果
- 组合爆炸：要精确控制"光影 + 构图 + 主体 + 风格"，需要排列组合数十个关键词
- 术语门槛：不了解"chiaroscuro"(明暗法)、"isometric"(等距视图) 等专业术语时难以精确表达
这些问题导致新手要反复修改提示词，生成几十次才能得到满意结果，效率极低。
技术方案对比：三种实现路径
1. 基于规则模板的方法
通过预定义的语法模板生成提示词，例如：
[主体] in [风格] style, [光线效果], [构图方式], [色彩基调]
优点：
- 实现简单，无需训练数据
- 生成结果稳定可控
缺点：
- 缺乏灵活性，难以处理复杂需求
- 需要人工维护大量模板
2. 基于 NLP 模型的方法
使用预训练语言模型 (如 GPT) 直接生成提示词：
优点：
- 能理解自然语言描述
- 支持开放式创作
缺点：
- 可能生成不符合绘画模型要求的表述
- 需要大量优质提示词数据微调
3. 混合方法（推荐方案）
结合规则约束与模型创造力：
- 用分类器确定用户意图（人物/场景/抽象）
- 根据类型加载对应模板
- 用语言模型填充模板变量
核心实现：Transformer 架构详解
典型提示词生成器包含以下模块：
[用户输入] → [文本编码器] → [意图识别模块] → [模板选择器] → [变量生成器] → [后处理器] → [最终提示词]
关键组件说明：
- 文本编码器：BERT 或 CLIP 文本编码器，将输入转换为语义向量
- 意图识别：多层感知机分类器，判断创作类型
- 变量生成器：GPT-2 等自回归模型，生成模板填充内容
- 后处理器：过滤敏感词、添加权重符号 (如::1.2::)
