LiblibAI提供网页端、工作流和API三种反推PNG图片提示词的方式：网页端最快捷，5秒出结果；工作流支持批量处理与自动化；API适合开发者集成，延迟低于800ms。
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当你有一张AI生成的PNG图片但不知道原始提示词时，LiblibAI提供三种可靠反推路径：网页端一键解析、工作流批量处理、API程序化调用，每种方式对应不同使用场景和操作门槛。
网页端“PNG信息”功能提取
这是最快捷的方式，适合单张图快速验证，无需安装或配置，5秒内出结果。
1、打开浏览器访问 https://www.liblib.ai 并登录账号。
2、点击顶部导航栏「创作」→ 在下拉菜单中选择「PNG信息」。
3、在页面中央区域点击「点击上传PNG图片」，选择本地保存的AI生成PNG文件——【必须为原始PNG，不能是截图、JPG转存或另存为的图】。
4、等待显示“分析中”，约5–12秒后，右侧自动展开「正向提示词(CLIP反推)」与「反向提示词(CLIP反推)」两栏文本。
5、勾选下方「启用CLIP增强模式」复选框，可触发二次语义重加权，提升关键词覆盖率与风格一致性；这一步不做也能出基础结果，但对模糊图或低置信度图效果提升明显。
工作流中调用CLIP反推节点
适合需批量处理多张图、或要嵌入自动化流程的用户，输出结构清晰、支持阈值调节。
方法一：创建工作流并连接节点
① 进入LiblibAI主站 → 点左上角「工作流」→ 右上角「新建工作流」。
② 从节点面板搜索并拖入「图像加载」节点，双击配置其路径参数为待处理图片所在文件夹（支持子目录递归）。
③ 拖入「CLIP反推(v2.1)」节点，将其输入端口连线至「图像加载」节点的输出端口。
④ 双击该节点，在参数面板设置：top_k=8（返回前8个高置信度词）、min_score=0.35（过滤相似度低于此值的干扰词）、use_english=True（强制输出英文词，避免中文分词歧义）。
⑤ 添加「文本输出」节点并连接，运行后结果将按行输出标准化提示词序列，每张图一行，含文件名前缀。
方法二：直接复用他人已发布的工作流模板
在工作流市场搜索“CLIP批量反推”，找到带「已验证」「支持中文路径」标签的模板，点击「一键复刻」即可导入使用，省去节点搭建步骤。
通过API直连调用CLIP反推服务
面向开发者或RPA集成场景，响应延迟低于800ms，支持Python、影刀、钉钉宜搭等平台对接。
第一步：获取API密钥
进入LiblibAI个人中心 → 「API管理」→ 开启「CLIP反推服务」权限 → 复制生成的Bearer Token。
第二步：构造HTTP请求
发送POST请求至 https://api.liblib.ai/v1/clip/invert ，Header中携带 Authorization: Bearer 【你的Token】，Body为multipart/form-data格式，key为image，value为PNG文件二进制流。
第三步：解析JSON响应
成功返回后，读取response.json()['positive_prompt']与['negative_prompt']字段，即为反推结果；若返回code=400且msg含“invalid metadata”，说明上传图未嵌入Stable Diffusion元数据，需换图或先用网页端确认是否可解析。
