ai生成古风类图片的提示词

解锁AI古风美学：如何用提示词打造意境悠长的国风画卷
当“AI绘画”成为当代艺术创作的新风口，“古风”这一承载千年文化的美学符号，正通过数字技术焕发新生。从水墨画般的江南烟雨，到敦煌壁画里的飞天衣袂，从文人书斋的雅趣到市井茶肆的烟火，AI生成的古风图片凭借其高度还原与创意融合的特性，迅速成为设计师、插画师甚至普通爱好者的“灵感神器”。而在这一过程中，“提示词”作为连接人类创意与AI算法的“翻译官”，其重要性愈发凸显——一句精准的提示词，能让AI精准捕捉古风的“魂”，生成兼具意境与细节的国风画卷。

一、拆解古风核心元素：提示词的“基础密码”

古风美学的魅力，在于其“形”与“神”的统一。要让AI生成符合预期的古风图片，首先需明确古风场景的核心构成要素，并将其转化为具体可描述的提示词。
从“形”的角度看，古风场景的视觉符号可分为三类：

• 建筑与环境：青瓦白墙的江南民居、飞檐斗拱的宫阙楼阁、曲径通幽的园林回廊，这些是古风场景的“骨架”。例如“粉墙黛瓦的江南小院，檐角挂着褪色的红灯笼，青石台阶上落着半片桃花”，能快速勾勒出庭院的空间感。
  

• 人物与服饰：仕女的对襟齐腰襦裙、书生的月白直裰、孩童的短打小褂，不同身份的服饰细节是古风的“身份标签”。若想突出“闺阁小姐”的婉约，可描述“身着浅碧色缠枝莲纹褙子，云鬓斜插一支点翠步摇，指尖轻捻半卷绣着并蒂莲的帕子”。
  

• 器物与点缀：案头的青瓷茶盏、窗边的湘妃竹帘、廊下的鎏金香炉，这些小物是古风的“呼吸感”来源。如“书案上摆着端砚与狼毫，砚边压着半卷洒金笺，墨香混着窗外桂花香淡淡飘散”，能瞬间强化场景的生活温度。
  从“神”的角度看，古风的精髓在于“意境”。无论是“疏影横斜水清浅”的雅致，还是“小楼一夜听春雨”的惆怅，都需要通过提示词传递情绪。例如，若想表达“秋日寂寥”，可加入“银杏叶铺满青石板，竹帘被风卷起半角，案上的茶盏已凉，残阳透过窗棂在墙上投下细长的影子”——通过具体意象的组合，让AI感知情绪的基调。

  二、氛围营造的“进阶技巧”：时间、天气与感官联动

  如果说核心元素是古风图片的“血肉”，那么氛围营造则是赋予其灵魂的关键。AI对抽象概念的理解依赖于具体描述，因此需通过“时间锚点”“天气变量”与“感官联动”三个维度，构建更立体的古风场景。
  时间锚点能限定场景的“时态”，让画面更有故事感。例如“暮春未夏的午后”比“春天”更具体，前者暗示着“新绿渐浓，风里带着梅子的酸香”；“月上柳梢头”比“晚上”更生动，能触发“月光透过柳叶斑驳洒下，远处传来更夫的梆子声”的联想。
  天气变量是古风美学的“情绪滤镜”。烟雨江南的朦胧、雪后初晴的清亮、秋日薄暮的苍凉，不同天气能彻底改变画面的气质。若想生成“江南梅雨”的场景，提示词可设计为“青石板路泛着水光，油纸伞下的少女提着竹篮，檐角的雨水成串滴落，远处的山影在雾中若隐若现”——通过“水光”“成串滴落的雨水”“雾中山影”等细节，强化潮湿、绵软的雨意。
  感官联动则能突破视觉限制，让画面“可触可感”。古风场景的魅力不仅在于“看”，更在于“听”“嗅”“触”的综合体验。例如，“竹影摇窗时，能听见檐角铜铃轻响；案头的沉水香袅袅升起，指尖抚过瓷盏的温度还有余温”——通过听觉（铜铃响）、嗅觉（沉水香）、触觉（瓷盏余温）的描写，让AI生成的画面更具沉浸感。

  三、避坑指南：新手常犯的提示词误区

  尽管AI的理解能力日益提升，但提示词的表述仍需遵循“具体＞抽象”“细节＞笼统”的原则。新手常见的误区有三：

1. 元素堆砌，缺乏逻辑：例如“古风、美女、宫殿、梅花、月亮”的简单罗列，AI可能生成元素杂糅、主题模糊的画面。正确做法是明确核心主题（如“深宫中的妃子赏梅”），再围绕主题添加细节（“雪后宫殿的汉白玉栏杆上积着薄雪，身着绛红色翟衣的妃子立在梅树下，指尖接住一片飘落的梅花，远处的月亮刚爬上飞檐”）。
   
2. 描述模糊，缺乏画面感：“古风的感觉”“很有意境”等抽象表述，AI难以精准捕捉。需将抽象概念转化为具体意象，例如“清冷的意境”可描述为“霜色覆盖的青瓦，枯枝上挂着冰棱，穿月白斗篷的女子站在桥头，围巾被风掀起，远处的寺庙传来悠长的钟声”。
   
3. 忽略风格差异：古风并非单一风格，汉风的大气、唐韵的华丽、宋式的雅淡各有不同。若想生成“宋制古风”，需强调“简约的青灰色调，仕女着交领窄袖短衫配百迭裙，发间仅插一支素银簪，背景是水墨风格的远山”——通过“青灰色调”“交领窄袖”“水墨远山”等关键词，锁定具体风格。
   AI生成古风图片的过程，本质是一场“用文字与算法对话”的创作。掌握提示词的核心逻辑，既是对古风美学的深度解构，也是对数字时代创作方式的灵活适应。从基础元素的拆解到氛围细节的雕琢，从避坑指南到风格把控，每一句提示词的优化，都是向“更贴近想象”的古风画卷迈进的一步。当文字的温度与算法的精准相遇，或许我们正站在“人人都能创作古风艺术”的新起点上。