摘要: 很多人在面对写提示词时就挠头,不是不会描述,而是不知道一张图到底好在哪里,比如颜色、构图、光影、质感怎么描述,属实做到金口难开。 今天就教你换一个思路,别再对着图片猜猜猜,而是交给 AI,让它帮你把图片“拆开看”。 下面就
很多人在面对写提示词时就挠头,不是不会描述,而是不知道一张图到底好在哪里,比如颜色、构图、光影、质感怎么描述,属实做到金口难开。
今天就教你换一个思路,别再对着图片猜猜猜,而是交给
AI,让它帮你把图片“拆开看”。
下面就跟着我一块进行实操吧,流程十分简单:就是把你喜欢的图片或视频上传给
AI,让它先提取视觉结构,然后你再把这些结构转成可以直接用于生图或视频生成的提示词。更重要的是,你不需要看懂每一个专业词,你只要会复制、会微调,就能稳定复刻类似风格。
一、反推图片提示词
打开任意支持图片理解的
AI 工具,例如豆包、Gemini、
lovart
或其他多模态模型。
1、上传参考图片
上传你想参考的图片,然后输入提示词。
我这里随便在某书上找了一张目前比较火的古风图片进行实操。
在对话框输入这段提示词:
可直接复制的提示词
请以
JSON 结构化数据的形式,提取这张图片的视觉风格。请重点分析:颜色、构图、排版、主体、材质质感、光影、特效、画面氛围和适合复刻的关键词。输出要清晰、简洁,控制在500 字以内。
2、看懂 AI 分析的重点
AI 通常会输出一段类似代码的内容,里面会包含颜色、构图、质感、光影、特效等字段。但重点是:你不需要真的会写代码,只要明白这些字段分别代表什么。
JSON
{
"视觉风格分析": {
"颜色": {
"主色调": "淡雅绿色、米白色",
"辅助色": "粉色(花朵)、深棕色(木窗框)",
"色彩特征": "低饱和度、高明度、清新淡雅、春日感",
"色彩关系": "绿粉撞色、冷暖平衡"
},
"构图": {
"类型": "对角线构图",
"视角": "平视偏俯视",
"主体位置": "画面中心偏左,倚靠窗台",
"空间层次": "前景花枝、中景人物、后景虚化庭院"
},
"排版": {
"画幅比例": "9:16 竖构图",
"留白": "上方和右侧留白较多,营造呼吸感",
"视觉引导": "花枝自然框架引导视线至人物面部"
},
"主体": {
"人物": "年轻女性,古风造型",
"姿态": "慵懒侧卧,托腮,赤足",
"服饰": "薄纱绿色古风长裙,露肩设计",
"发饰": "编发盘发,白色小花点缀",
"神态": "温柔恬静,眼神清澈"
},
"材质质感": {
"服装": "轻盈薄纱,半透明质感",
"皮肤": "白皙细腻,自然光泽",
"木质": "深色木窗框,哑光质感",
"花朵": "柔软娇嫩,真实感"
},
"光影": {
"光源": "自然光,来自窗外",
"光质": "柔和散射光",
"明暗": "人物受光均匀,背景虚化柔和",
"氛围": "明亮通透,春日午后感"
},
"特效": {
"景深": "浅景深,背景虚化明显",
"光斑": "自然散景光斑",
"柔焦": "整体轻微柔焦,梦幻感"
},
"画面氛围": {
"情绪": "宁静、慵懒、浪漫",
"风格": "古风写真、仙侠剧照感",
"季节": "春日、花期",
"时间": "午后时光"
},
"复刻关键词": [
"古风少女",
"绿色薄纱汉服",
"木窗台侧卧",
"托腮姿态",
"花枝前景框架",
"浅景深",
"自然光",
"清新淡雅色调",
"春日庭院",
"编发花饰",
"9:16竖构图",
"柔和散景",
"低饱和度",
"电影感人像"
]
}
}
3、把结果交给生图模型
接下来打开你常用的生图工具,比如即梦、豆包、
Midjourney、
lovart
或其他模型。把刚才 AI 分析出来的结构化内容复制进去,再在前面加上你真正想生成的主体。
通用生图提示词模板
请帮我生成一张真实感人物图片,纯图片,不要文字,比例
9:16。请参考以下视觉风格结构,保留其颜色、构图、质感、光影和整体氛围:[粘贴 AI 分析出的结构化风格内容]
如果原参考图里有文字、
Logo 或水印,记得加一句:不要文字、不要 Logo、不要水印。这样生成结果会更干净,也更适合做封面、壁纸或角色图。
很快,复刻好的图片就出来了。
二、反推视频提示词
图片反推解决的是
画面长什么样子,但是视频反推还要多一步,那就是把视频拆成分镜。因为视频不只是风格,还有动作、镜头变化、声音、节奏和时长等。
1、首先我们准备要复刻的视频。
2、打开网址
https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-VL-Demo/
视频反推提示词模板
请把这段视频拆分成不同分镜,并对每个分镜进行细致分析。每个分镜请包含:画面风格、主体特征、服装
/物品、动作描述、镜头变化、构图、光影、人物台词或旁白、背景音乐/音效、画质参数和时长。最后请生成一段可用于生成相似视频的完整提示词,格式为:[视频内容描述],[风格],[主体动作],[运镜],[声音],[画质参数]。
然后把参考视频上传到支持视频理解的模型里,让AI 按分镜拆解。重点不是让它总结剧情,而是让它分析每一段画面如何构成。
拿到结果之后,把每个分镜的提示词复制到视频模型里,比如
用Seedance2.0,然后
再根据模型支持的时长进行调整。5 秒视频就保留一个核心动作,10 秒以上再考虑多个镜头变化。
反推提示词的关键,不是让
AI 帮你“抄图”,而是让 AI 帮你把优秀画面的结构拆出来。颜色、构图、质感、光影、镜头和声音这些元素一旦被拆清楚,就能变成稳定可复用的创作模板。
简单的说:图片反推,是把风格拆成提示词;视频反推,是把镜头拆成分镜提示词。掌握这套方法后,你做封面、壁纸、角色设定、短视频分镜都会更快,也更容易得到接近目标的效果。
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| 需求 | 输入 | 实现 | 输出 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| # | 目的 | 作用 | 实质 | 形式 | 类型 | 值 | 来源 | 外部工具 | 动作 | 指令 | 类型 | 值 | 去处 |
| s1 | 用 human 反推 参考图片,得到 提示词 | 预处理 | 图片 | 参考图片 | <一张古风人物参考图> | human | 提取/化学提取/反推 | 程序控制类型/指令/提示词 | s1o1 @quote|{ "视觉风格分析": {|复刻关键词": ["电影感人像"] } } | → s2, s3 | |||
| s2 | 用 AI生图工具 文生图 提示词,得到 复刻图片 | 主体生成 | 图片 | 古风 | 程序控制类型/指令/提示词 | 请帮我生成一张真实感人物图片,纯图片,不要文字,比例 9:16。请参考以下视觉风格结构,保留其颜色、构图、质感、光影和整体氛围:[粘贴 AI 分析出的结构化风格内容] 如果原参考图里有文字、 Logo 或水印,记得加一句:不要文字、不要 Logo、不要水印。 | ← s1o1 | AI生图工具 | 生成/元素生成 | 复刻图片 | s2o1 <复刻后的古风人物图片> | ||
| s3 | 用 Qwen3-VL 反推 参考视频,得到 分镜拆解分析 | 预处理 | 视频 | 内容类型/素材/化学变化/参考视频 | <参考视频> | ← s1o1 | Qwen3-VL | 提取/化学提取/反推 | 分镜拆解分析 | s3o1 @quote|分镜1: 茶盏倾洒|分镜4: 白衣女子跪地哭泣 | → s4 | ||
| 程序控制类型/指令/提示词 | 请把这段视频拆分成不同分镜,并对每个分镜进行细致分析。每个分镜请包含:画面风格、主体特征、服装 /物品、动作描述、镜头变化、构图、光影、人物台词或旁白、背景音乐/音效、画质参数和时长。 | ||||||||||||
| s4 | 用 human 文生视频 分镜拆解分析,得到 视频生成提示词 | 主体生成 | 视频 | 分镜拆解分析 | @quote|分镜1: 茶盏倾洒|分镜4: 白衣女子跪地哭泣 | ← s3o1 | human | 生成/关系生成/数组生成 | 视频生成提示词 | s4o1 拿到结果之后,把每个分镜的提示词复制到视频模型里,比如 用Seedance2.0,然后 再根据模型支持的时长进行调整。5 秒视频就保留一个核心动作,10 秒以上再考虑多个镜头变化。 | |||
| 需求 | 输入 | 实现 | 输出 | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| # | 目的 | 作用 | 实质 | 形式 | 类型 | 值 | 来源 | 外部工具 | 动作 | 指令 | 类型 | 值 | 去处 |
| s3 | 用 Qwen3-VL 反推 参考视频,得到 分镜拆解分析 | 预处理 | 内容类型/素材/化学变化/参考视频 | <参考视频> | Qwen3-VL | 提取/化学提取/反推 | 分镜拆解分析 | s3o1 @quote|分镜1: 茶盏倾洒|分镜4: 白衣女子跪地哭泣 | → s4 | ||||
| 程序控制类型/指令/提示词 | 请把这段视频拆分成不同分镜,并对每个分镜进行细致分析。每个分镜请包含:画面风格、主体特征、服装 /物品、动作描述、镜头变化、构图、光影、人物台词或旁白、背景音乐/音效、画质参数和时长。 | ||||||||||||
| s4 | 用 视频生成模型 数组生成 分镜拆解分析,得到 分镜提示词列表 | 主体生成 | 分镜拆解分析 | 拿到结果之后,把每个分镜的提示词复制到视频模型里,比如 用Seedance2.0,然后 再根据模型支持的时长进行调整。5 秒视频就保留一个核心动作,10 秒以上再考虑多个镜头变化。 | ← s3o1 | 视频生成模型 | 生成/关系生成/数组生成 | 分镜提示词列表 | s4o1 拿到结果之后,把每个分镜的提示词复制到视频模型里,比如 用Seedance2.0,然后 再根据模型支持的时长进行调整。5 秒视频就保留一个核心动作,10 秒以上再考虑多个镜头变化。 | ||||
| 程序控制类型/指令/提示词 | 拿到结果之后,把每个分镜的提示词复制到视频模型里,比如 用Seedance2.0,然后 再根据模型支持的时长进行调整。5 秒视频就保留一个核心动作,10 秒以上再考虑多个镜头变化。 | ||||||||||||