原文: 如何用 AI 反推图片和视频提示词
gzh · 2026-05-28 14:02:00

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 # 目的 作用 实质 形式
输入 类型 来源
实现 外部工具 动作 指令
输出 类型 去处
高亮推断 点击列名 ↔ 显示/隐藏 · 点击组名 ↔ 整组切换 · 「推」角标 hover 看推断理由
工序 反推提示词与分镜拆解 #目的: 通过AI反推图片视觉风格或视频分镜结构,生成可复用的提示词或分镜脚本。 #作者: gzh · case: A_gzh_8f5fbfb0
返回
复刻图片
需求 输入 实现 输出
# 目的 作用 实质 形式 类型 来源 外部工具 动作 指令 类型 去处
s1
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
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。← s1o1AI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
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>← s1o1Qwen3-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
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← s3o1human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。
工序 case: A_gzh_8f5fbfb0
返回
视频生成提示词
需求 输入 实现 输出
# 目的 作用 实质 形式 类型 来源 外部工具 动作 指令 类型 去处
s3
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
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。