Case C_gzh_268c759d · 图片反推AI生成提示词（快速与高级模式对比）

马佳彬

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今天分享一个免费的在线小工具，请看清楚了，免费的。缘由是小公举在群里问，某张图片有没有生成提示词。

确实，以前是NanoBanana火的时候，小伙伴们看到一些AI生成的精美图片，都会到处问提示词。

甚至于有些github项目，或者独立的提示词网站，都在收藏各种AI生成图片的提示词，以及不错的案例提示词。

当然，这是跟AI生图的模型能力强弱有关系的。你看国产的生图模型Qwen Image和Z-image模型，以及其它厂商的，提示词都没人愿意收藏分享。

即便买的通稿上都把跑分写得冠绝全球，真正水平一用就寄。扯远了，随着最近GPT Image 2的火爆，各种邪修的玩法催生了不少神图。

当我们看到一张不错的图，想要复刻生成同样的图，最常规的做法就是写一段反推提示词，然后把原图跟反推提示词一起发给大模型，由大模型反推出原图的生成提示词。

比如发给国内的豆包、千问模型，现在Deepseek也支持多模态了，图片也能看懂。但关键问题是国内的模型反推出来的生成提示词，都不大准确。

因此很多玩家会发送给Gemini、GPT去反推生成提示词，出来的效果还不错。唯一的缺点是，国内大部分小白用户使用门槛太高，接触不到这两个模型。

再者，小白用户们也不会写反推提示词。反推提示词就有点类似于系统提示词，告诉AI去看懂图片，尝试把原来的生成提示词还原写出来。

基于以上情况，就有人把反推提示词封装一下，再做个交互界面，形成一个反推生图提示词的智能体，或者网站类的工具，方便使用。

所以老马分享的就是这样的网页版小工具，名字叫

Image to Prompt，翻译过来是图片转提示词，民间俗话图片反推生成提示词，网址：

https://imagetoprompt.org/zh ：

小工具没啥使用难度的，上传你要反推出提示词的原图，选择反推出提示词后，你要使用的AI生图模型。根据速度跟质量继续选择快速模式或高级模式，最后选择反推出来的是英文还是中文提示词即可。

整个操作过程一句话就能讲清楚，下面老马会演示一下实际的使用效果。让大家也看看，这个小工具反推出来的提示词，重新去生成后，到底能还原复刻原图多少。

图片反推AI生成提示词

前文提到，小公举在问下面这张图的AI生成提示词是什么。以图片的效果来看，大概率判断就是用GPT Image 2模型生成的，原因无它，中文的准确度很高：

接下来很简单，打开上面的图片转提示词网页工具，上传这张原图，模式先选择快速，输出语言选择英文。一般来说英文提示词最后去生成的图片还原度最好，当然中文提示词也会同步生成：

提交后稍等片刻，英文跟中文版的生成提示词都出来了：

下一步老马使用GPT Image 2模型，分别输入英文跟中文提示词，看看两者最后生成还原的图片，跟原图之间的相似度有多高。首先是英文提示词生成的图片效果：

下面是中文提示词生成的图片效果：

应该说从图片的版式、配色、元素等基本都还原了原图的效果，唯一的缺陷是文字全是英文的。这个问题的原因是反推出来的提示词，里面每一个区域的中文标题，介绍文字都没有写。

这样会导致AI随便给你生成一些文字，而且默认是英文的。因此，凡是涉及到文字生成的图片，包括信息图。你反推出来生成提示词后，还得自己手动去填写完整需要生成的文字，尤其是中文文字。

比如原图中的大标题是“新中产返贫四件套”，反推出来的提示词里面是没有写的。你就得补充上一句，该图片的主标题文字是中文的XXXX。只有这样，AI才知道要给你的图片生成一个大的中文主标题。

这么讲，大家应该能够明白吧。倘若是反推一张美女图片的生成提示词，没有任何文字的，那就没问题，你直接把反推出来的提示词拿去用AI生图模型生成就行了。

刚才使用的是快速模式，高级模式据说质量更好，老马也顺便测试一下：

反推出来的提示词，个人感觉跟快速模式没多大区别。反正不管了，再次丢给GPT Image 2模型去生成看看最终的图片效果：

好像效果比快速模式好多了，整体排版更像信息图了。虽然说不是跟一开始的原图一模一样，但也有个百分之七八十相似度了。要说缺点，就还是中文文字得自己去补全。

那么这个辅助的图片反推AI生成提示词工具就介绍到这里，比较适合不会自己写反推提示词的小伙伴，简单快速地模仿复刻自己喜欢的AI图片。

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