GLM-Image WebUI 提示词核心逻辑
很多时候,AI 生成的画面不如预期,问题往往不在模型本身,而在于我们输入的指令不够精准。GLM-Image 作为强大的文本生成图像模型,理解的是从海量数据中学到的词语关联和视觉模式,而非人类的抽象意境。
简单来说,提示词分为两部分:
- 正向提示词:告诉 AI 想要包含什么
- 负向提示词:告诉 AI 不想要什么
正向提示词:从能看到惊艳
一个好的正向提示词通常包含四个基本要素:主体、场景/环境、风格/质感、质量/细节。
例如:
一位穿着汉服的少女(主体),站在樱花盛开的古风庭院中(场景),水墨画风格,淡雅的色彩(风格),8K 分辨率,超精细细节,大师级作品(质量)
对比只有主体的'一位少女',效果一目了然。
权重与组合技巧
在 GLM-Image 中,可以用括号调整权重:
(关键词):轻微增强(约 1.1 倍)((关键词)):中等增强(约 1.21 倍)[关键词]:轻微减弱(约 0.9 倍)
示例:
一只 ((可爱的)) 小猫,[普通的] 背景,精致的毛发细节
这样 AI 会更关注'可爱'特质,而弱化背景。
常用风格词汇库
不同的风格词汇带来完全不同的视觉效果:
| 风格类型 | 关键词示例 |
|---|---|
| 写实风格 | photorealistic, hyperrealistic |
| 艺术风格 | oil painting, watercolor, sketch |
| 数字艺术 | digital art, concept art, 3D render |
| 动漫风格 | anime, manga style, Ghibli style |
质量提升词汇
放在提示词末尾作为质量保证:
- 分辨率:
8K,4K,ultra HD - 细节:
highly detailed,intricate details - 光影:
dramatic lighting,cinematic lighting - 构图:
masterpiece,best quality
负向提示词:精准排除干扰
负向提示词虽非必须,但能有效解决常见缺陷:模糊、变形、多余肢体等。
基础万能负向词
几乎每次都可以用的词汇:
blurry, out of focus, low quality, worst quality, jpeg artifacts, deformed, distorted, disfigured, poorly drawn, bad anatomy, extra limb, missing limb, ugly, disgusting
针对性排除
- 写实风格:排除
cartoon, anime, painting - :排除

