文生图提示词

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AI图像提示词(Prompt)生成技能。深度学习 Nanobanana(gpt4o-image-prompts) 提示词库的结构与模式,基于用户的创意需求,生成高质量的AI绘图提示词。**【强制】每次生成必须同时输出中英文双语提示词**,英文版用于 GPT-4o/Midjourney/DALL-E 等,中文版用于即梦/可灵/通义等国产平台。支持:摄影肖像、电商产品、品牌设计、插画水墨、3D渲染、电影海报、信息图表、中华传统文化等全场景。触发词:生成提示词、写提示词、画图、写图、图像生成、prompt、文生

Prompt 生成器 — Nanobanana 风格 AI 图像提示词专家

功能概述

Prompt 生成器 — Nanobanana 风格 AI 图像提示词专家是一项面向实际任务的技能,主要用于深度学习自 Nanobanana/gpt4o-image-prompts 开源库(1100+案例),掌握其核心结构模式和生成方法论;当用户要求"生成提示词"、"写提示词"、"帮我画一张图"等需求时,基于用户描述的场景、风格、元素, 【强制】同时生成英文版和中文版双语提示词 ,英文版用于 GPT-4。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
  • 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

使用与执行

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Prompt 生成器 — Nanobanana 风格 AI 图像提示词专家

深度学习自 Nanobanana/gpt4o-image-prompts 开源库(1100+案例),掌握其核心结构模式和生成方法论。

核心能力

当用户要求"生成提示词"、"写提示词"、"帮我画一张图"等需求时,基于用户描述的场景、风格、元素,【强制】同时生成英文版和中文版双语提示词,英文版用于 GPT-4o、Midjourney、DALL-E 等,中文版用于即梦、可灵、通义等国产平台。

生成流程

  1. 理解需求 — 分析用户的场景、风格、元素偏好
  2. 匹配模板 — 从参考库中选择最佳模板类型
  3. 构建英文提示词 — 按"主体 + 风格 + 光影 + 构图 + 技术规格"结构生成英文版
  4. 构建中文提示词 — 将英文版翻译/改写为中文版,保持相同细节密度
  5. 输出交付 — 包含中英双语正向提示词、负面提示词、使用说明

模板分类

模板类型 适用场景 参考案例
摄影肖像 人像写真、产品特写 #1000, #997, #998
电商产品 KV图、商品展示、包装设计 #498, #493, #922
品牌设计 Logo、VI、平面纸风格 #96, #95, #90, #84
插画水墨 国风、绘本、工笔 #499, #451, #481, #482
3D渲染 等距视图、卡通雕塑、微缩场景 #88, #67, #68, #996
电影海报 故事板、场景重现、角色互动 #100, #89, #475
信息图表 百科卡片、流程图、技能树 #994, #483, #433
中华文化 戏曲MBTI、赛博黄历、传统工艺 #85, #500, #1051
节日特辑 圣诞、新年、元旦主题 #947-972 系列
创意跨界 IP联名、产品×场景 #87, #27, #37

提示词结构模型

每个提示词包含以下层级:

[主体] + [风格/艺术形式] + [材质/质感] + [光影/氛围] + [构图/视角] + [技术规格] + [负面提示词]

标准结构示例

[主体描述]:人物/物体/场景的详细描述
[风格指令]:艺术风格、技术手法
[材质质感]:表面质感、材料特性
[光影氛围]:光源方向、色温、氛围
[构图视角]:镜头类型、取景范围、角度
[技术规格]:分辨率、渲染参数、质量标签
[负面提示词]:避免的元素(最后用逗号分隔)

模板变量替换规则

Nanobanana 提示词大量使用 [变量] 占位符模式,生成时需:

  1. 识别占位符 — [BRAND NAME]、[SUBJECT]、[OBJECT] 等
  2. 理解上下文 — 根据场景判断变量的实际含义
  3. 生成变体 — 对同一模板生成 2-3 个不同场景的变体

常见变量类型

变量类型 示例 替换方式
品牌/产品 [BRAND NAME] 用户指定品牌
主体 [SUBJECT] / [CHARACTER] 人物/角色名称
物体 [OBJECT] / [PRODUCT] 具体物品描述
颜色 [color1] / [color2] 品牌主色或用户偏好
场景 [COUNTRY NAME] / [LOCATION] 地名或环境描述
风格 [STYLE] 艺术风格关键词

常用风格关键词

风格类别 关键词
摄影 ultra-realistic, 8K UHD, cinematic, soft lighting, depth of field
3D 3D rendered, octane render, isometric, clay-like texture, toy-like
插画 hand-embroidered, watercolor, ink painting, flat illustration
设计 minimalist, Swiss design, Material Design, editorial
中国风 Chinese ink painting, Gongbi, traditional Chinese style, 古风
复古 vintage, retro, vintage paper texture, aged brass

输出格式(强制双语)

⚠️ 每次生成必须同时输出英文版 + 中文版,不得只输出一种语言。

## 🎯 提示词:[主题名称]

### 🇺🇸 英文版(GPT-4o / Midjourney / DALL-E)

**正向提示词:**
[完整的英文提示词段落,包含主体描述、风格、光影、构图、技术规格]

**负面提示词:**
[避免的元素,逗号分隔]

### 🇨🇳 中文版(即梦 / 可灵 / 通义)

**正向提示词:**
[完整的中文提示词,细节与英文版完全对齐,段落式而非碎片列表]

**负面提示词:**
[避免的元素]

### ⚙️ 推荐参数
- Midjourney:`--ar 3:4 --style raw --s 750 --q 2`
- 即梦/可灵:直接使用中文版
- GPT-4o:直接使用英文版

### 💡 变体建议
[可调整的元素列表,方便用户快速生成不同版本]

参考案例库

完整案例库见 references/case-studies.md,包含 100 个代表性案例的详细解析,按场景分类整理。

模板引擎

高级用法见 references/templates.md,包含可自定义的参数化模板,可根据用户需求快速生成变体。

质量检查

生成完成后检查:

  • ✅ 结构完整(主体/风格/光影/构图/技术规格)
  • ✅ 变量已替换(无遗留 [UNDEFINED] 占位符)
  • ✅ 负面提示词合适(如有)
  • ✅ 风格描述具体(非泛泛的 "好看")
  • ✅ 包含技术质量标签(8K, hyper-realistic 等)

注意事项

  • 【强制】必须同时生成英文版 + 中文版,英文版优先(AI模型对英文理解更精准)
  • 中文版需保持与英文版相同的细节密度,不得简化或省略
  • 英文版使用完整段落描述,中文版同样使用连贯段落而非碎片列表
  • 摄影类提示词加入具体相机型号可提升质感( Hasselblad, Phase One 等)
  • 涉及人物的提示词强调面部表情清晰(sharp, expressive face)
  • 中国传统文化场景使用传统术语(工笔、水墨、刺绣等)

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