AI图像生成风格提示词矩阵

原创灵阙教研团队

A 推荐进阶 | 约 11 分钟阅读更新于 2026-02-28

AI 导读

AI图像生成风格提示词矩阵引言：从文本到视觉的工程化桥梁 AI图像生成已经从早期的"随机碰运气"进化为一门可系统化的工程实践。无论是产品经理为新功能制作概念图、设计师快速出原型、还是技术负责人为架构文档生成示意图，掌握结构化的风格提示词方法论都是核心竞争力。本文将从工程化视角出发，构建一套覆盖12种主流视觉风格的提示词矩阵，并针对Midjourney、DALL-E、Stable...

AI图像生成风格提示词矩阵

引言：从文本到视觉的工程化桥梁

AI图像生成已经从早期的"随机碰运气"进化为一门可系统化的工程实践。无论是产品经理为新功能制作概念图、设计师快速出原型、还是技术负责人为架构文档生成示意图，掌握结构化的风格提示词方法论都是核心竞争力。本文将从工程化视角出发，构建一套覆盖12种主流视觉风格的提示词矩阵，并针对Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion三大平台给出差异化的参数指导与效果对比分析。

核心观点：风格提示词不是"形容词的堆砌"，而是一套包含「主体描述 + 风格锚点 + 技术参数 + 负面约束」的四层结构化工程。掌握这套结构，你可以在任何平台上实现可预测、可复现的视觉输出。

提示词四层结构模型

在深入每种风格之前，先建立统一的提示词结构框架。所有风格提示词都遵循相同的四层架构，只是各层的填充内容随风格变化：

+--------------------------------------------------+
|  Layer 1: Subject (主体描述)                       |
|  What + Who + Where + Action                      |
+--------------------------------------------------+
|  Layer 2: Style Anchor (风格锚点)                  |
|  Art movement + Artist ref + Medium + Era         |
+--------------------------------------------------+
|  Layer 3: Technical Parameters (技术参数)           |
|  Lighting + Camera + Composition + Color palette  |
+--------------------------------------------------+
|  Layer 4: Negative Constraints (负面约束)           |
|  Exclude: artifacts, styles, elements             |
+--------------------------------------------------+

各层的权重分配并非均等。根据实测经验，Layer 2（风格锚点）对最终输出风格的决定权最大，约占40%的影响力；Layer 3（技术参数）约占30%；Layer 1（主体描述）约占20%；Layer 4（负面约束）约占10%但对消除缺陷至关重要。

以下是四层结构的JSON Schema表示，可直接用于提示词模板引擎：

{
  "prompt_template": {
    "subject": {
      "what": "string, required - core object or scene",
      "who": "string, optional - character description",
      "where": "string, optional - environment/background",
      "action": "string, optional - dynamic state"
    },
    "style_anchor": {
      "movement": "string - art movement or visual school",
      "reference": "string - artist or brand reference",
      "medium": "string - rendering medium simulation",
      "era": "string, optional - time period aesthetic"
    },
    "technical": {
      "lighting": "string - light type and direction",
      "camera": "string - lens, angle, depth of field",
      "composition": "string - layout rule",
      "palette": "string - color scheme description"
    },
    "negative": {
      "exclude": "array<string> - unwanted elements"
    }
  }
}

十二种视觉风格详解与模板

1. 极简主义 (Minimalism)

极简主义的核心不是"少"，而是"每个元素都有不可替代的理由"。在AI图像生成中，极简风格的难点在于防止模型"自作主张"地添加细节。

风格锚点关键词: minimalist, clean lines, negative space, geometric simplicity, Dieter Rams aesthetic, Swiss design, less is more

平台差异化模板:

平台	推荐模板	核心参数
Midjourney	`{subject}, minimalist design, clean white background, geometric shapes, Swiss style --ar 16:9 --s 750 --c 10`	stylize 750+, chaos低
DALL-E	`A minimalist illustration of {subject}, flat design, limited color palette of 2-3 colors, generous negative space, inspired by Braun product design`	自然语言描述更完整
Stable Diffusion	`{subject}, minimalist, flat design, vector art, clean lines, (white background:1.3)` + Negative: `complex, detailed, ornate, busy, cluttered`	权重语法(keyword:weight)

实测效果对比: Midjourney在极简风格上表现最稳定，--s 750以上能有效抑制多余细节。DALL-E 3的自然语言理解更好，但偶尔会在"留白"上做不到位。Stable Diffusion需要配合强负面提示词才能达到理想效果。

2. 赛博朋克 (Cyberpunk)

赛博朋克是AI图像生成中最"出片"的风格之一，因为模型训练集中此类素材丰富。关键在于把控"科技冷感"与"霓虹热感"的张力。

风格锚点关键词: cyberpunk, neon lights, rain-slicked streets, holographic displays, Blade Runner aesthetic, dystopian megacity, chrome and glass, glitch art elements

技术参数矩阵:

参数维度	推荐值	说明
光照	neon rim lighting, volumetric fog	霓虹边缘光+体积雾是标配
色彩	cyan #00FFFF, magenta #FF00FF, deep purple #2D0A4E	经典三色组合
镜头	wide angle, low angle, Dutch tilt	广角低角度增强压迫感
氛围	rain, wet reflections, steam	湿润反射面是核心视觉语言

3. 水彩画 (Watercolor)

水彩风格的难点在于"失控感"的模拟——真实水彩的魅力恰恰在于颜料与水的不可完全预测的交互。

风格锚点关键词: watercolor painting, wet-on-wet technique, soft color bleeding, paper texture, transparent washes, pigment granulation, loose brushstrokes

Stable Diffusion专项优化: 水彩风格在SD中需要特别注意模型选择。推荐使用经过水彩数据集微调的LoRA模型，基础提示词配合(watercolor paper texture:1.2), (paint bleeding:1.1), (soft edges:1.3)权重调整。负面提示词中务必加入sharp edges, digital art, 3d render, photograph以避免风格漂移。

4. 等距视图 (Isometric)

等距视图是技术文档和产品介绍中极为实用的风格，它能在二维平面上清晰展示三维空间关系。

风格锚点关键词: isometric view, 30-degree angle, no perspective distortion, technical illustration, axonometric projection, cutaway view, exploded diagram

Midjourney专项参数: --ar 1:1 --s 250 --c 5。等距视图要求几何精度，因此stylize值不宜过高（250左右），chaos保持最低。加入precise geometry, clean edges, technical drawing可以进一步提升几何准确度。

5. 复古海报 (Vintage Poster)

复古海报风格覆盖多个时代，从Art Deco到70年代迷幻风，需要用era参数精确锚定。

时代锚点映射表:

时代	锚点关键词	代表特征
1920s Art Deco	Art Deco poster, Tamara de Lempicka	几何装饰、金色调
1950s Mid-Century	mid-century modern illustration, Charley Harper	简化形态、暖色调
1960s Psychedelic	psychedelic rock poster, Victor Moscoso	高对比色、扭曲字体
1970s Retro	70s retro poster, warm earth tones	棕橙色系、粗衬线体
1980s Synthwave	synthwave poster, retrowave, chrome text	霓虹渐变、网格地平线

6. 扁平插画 (Flat Illustration)

扁平插画是当前互联网产品中使用最广泛的视觉语言，特别适合落地页、引导页、空状态等场景。

风格锚点关键词: flat vector illustration, 2D, no shadows, bold colors, geometric shapes, editorial illustration style, limited palette

产品场景模板:

# Flat illustration prompt generator for product scenes
FLAT_ILLUSTRATION_TEMPLATE = {
    "onboarding": (
        "{character} exploring {product_feature}, "
        "flat vector illustration, friendly and approachable, "
        "pastel color palette, geometric shapes, "
        "white background, editorial style"
    ),
    "empty_state": (
        "A {metaphor_object} representing {empty_concept}, "
        "flat 2D illustration, muted colors, "
        "centered composition, minimal details, "
        "subtle texture overlay"
    ),
    "hero_banner": (
        "{scene_description}, isometric flat illustration, "
        "vibrant gradient background, tech-forward aesthetic, "
        "diverse characters interacting with {product_element}, "
        "clean vector art, 16:9 aspect ratio"
    ),
    "error_page": (
        "A {humorous_element} in an unexpected situation, "
        "flat illustration, limited to 3 colors, "
        "playful but professional, centered composition"
    )
}

def generate_prompt(scene_type, **kwargs):
    template = FLAT_ILLUSTRATION_TEMPLATE[scene_type]
    return template.format(**kwargs)

# Example usage
prompt = generate_prompt(
    "hero_banner",
    scene_description="A modern workspace with floating UI elements",
    product_element="AI dashboard screens"
)

7. 油画风格 (Oil Painting)

油画风格在AI生成中可以达到惊人的真实度，关键在于指定正确的"笔触特征"和"颜料质感"。

风格锚点关键词: oil painting on canvas, thick impasto brushstrokes, rich color depth, classical chiaroscuro lighting, visible paint texture, glazing technique

光照子类型对效果的影响:

光照类型	关键词	适用场景
伦勃朗光	Rembrandt lighting, dramatic chiaroscuro	人像、戏剧性场景
印象派光	dappled sunlight, en plein air, Monet-like light	风景、户外场景
卡拉瓦乔光	tenebrism, single source dramatic light, deep shadows	静物、宗教题材
维米尔光	soft window light, pearl-like luminosity	室内、日常场景

8. 像素艺术 (Pixel Art)

像素艺术有严格的技术约束——分辨率限制、调色板限制、抖动技法——这些约束反而是风格的灵魂。

风格锚点关键词: pixel art, 16-bit style, limited color palette, dithering, retro game aesthetic, sprite art, no anti-aliasing

分辨率锚定: 在提示词中指定目标分辨率风格非常重要。8-bit NES style（约56色）、16-bit SNES style（约256色）、32-bit PS1 style（更丰富但仍有像素感）会产生截然不同的输出。Midjourney中建议配合--ar 1:1 --s 100使用。

9. 3D渲染写实 (Photorealistic 3D)

3D写实渲染风格适合产品展示、建筑可视化、工业设计预览。

风格锚点关键词: 3D render, photorealistic, octane render, studio lighting, ray tracing, subsurface scattering, physically based materials, 8K resolution

材质描述词库: brushed aluminum, frosted glass, matte ceramic, polished marble, weathered wood grain, soft-touch rubber, woven fabric texture。材质描述的精确度直接决定写实程度。

10. 线描手绘 (Line Drawing / Sketch)

线描风格适合技术文档、流程图、概念草图等需要"未完成感"的场景。

风格锚点关键词: line drawing, ink sketch, hand-drawn, technical pen, cross-hatching, architectural sketch, blueprint style, single-weight line

11. 日式动画 (Anime / Manga)

日式动画风格在AI生成中已经非常成熟，但"哪个年代的动画风格"差异巨大。

年代锚定:

年代	锚点	视觉特征
80s	Akira, Macross, cel animation	高细节机械、手绘质感
90s	Evangelion, Cowboy Bebop, 90s anime	经典赛璐珞着色
2000s	Makoto Shinkai, your name style	极致光影、照片级背景
现代	modern anime key visual, Ufotable	数字着色、特效密集

12. 国潮新中式 (Chinese Neo-Traditional)

国潮风格是近年来商业设计中的热门方向，融合传统中国美学元素与现代设计语言。

风格锚点关键词: Chinese neo-traditional, guochao style, traditional Chinese painting meets modern design, ink wash with digital elements, red and gold palette, auspicious cloud patterns, seal script typography

色彩锚定: 中国传统五色——朱红 #C14443、靛蓝 #2B4490、鹅黄 #F0C239、石青 #1A8C6E、藕色 #ECC5B7。在提示词中用hex值或精确色名比泛泛说"Chinese colors"效果好得多。

跨平台参数速查表

+-----------+------------------+------------------+------------------+
|  Parameter | Midjourney       | DALL-E 3         | Stable Diffusion |
+-----------+------------------+------------------+------------------+
| 风格强度   | --s 0-1000       | 自然语言描述强度   | CFG Scale 1-30   |
| 随机性     | --c 0-100        | 无直接控制        | Sampling steps   |
| 比例       | --ar W:H         | 1024x1024/等     | Width x Height   |
| 种子       | --seed N         | 不支持           | Seed             |
| 负面提示   | --no keyword     | 自然语言排除      | Negative prompt  |
| 模型版本   | --v 6.1 / --niji | GPT-4o / dall-e-3| Checkpoint选择   |
| 细节控制   | --q 0.5/1/2      | 无              | Hires fix        |
+-----------+------------------+------------------+------------------+

关键差异总结:

Midjourney: 参数化控制最强，--s和--c的组合能精确调控风格与随机性的平衡。适合需要大量迭代的场景。V6.1对自然语言的理解已接近DALL-E水平，但参数语法仍是其独特优势。
DALL-E 3: 自然语言理解最强，无需记忆参数语法。适合非技术背景用户或需要快速原型的场景。但可控性相对较弱，"意外惊喜"和"不可预测"并存。
Stable Diffusion: 可定制性最强，LoRA/ControlNet/IP-Adapter等扩展生态无可匹敌。适合需要精确控制或批量生成的工程化场景。学习曲线最陡。

工程化实践：提示词版本管理

当团队需要维护大量提示词模板时，建议采用以下工程化管理方式：

{
  "prompt_registry": {
    "version": "2.0",
    "styles": {
      "minimalist-hero": {
        "id": "sty_001",
        "version": "1.3",
        "template": "{subject}, minimalist design, clean white background, geometric shapes, Swiss style",
        "platforms": {
          "midjourney": {
            "suffix": "--ar 16:9 --s 750 --c 10 --v 6.1",
            "model": "v6.1"
          },
          "dalle": {
            "style": "vivid",
            "size": "1792x1024"
          },
          "sd": {
            "negative": "complex, detailed, ornate, busy, cluttered, photographic",
            "cfg_scale": 7,
            "steps": 30,
            "sampler": "DPM++ 2M Karras"
          }
        },
        "tags": ["minimalist", "hero", "product"],
        "last_tested": "2026-02-15",
        "quality_score": 0.92
      }
    }
  }
}

版本管理原则:

每次修改提示词模板必须升级版本号，便于追溯效果变化
记录last_tested日期，因为平台模型更新后旧提示词效果可能漂移
维护quality_score，基于团队评审的主观评分（0-1），低于0.7的模板需要优化
平台参数分离，同一个语义意图在不同平台的参数实现不同，必须分别管理

高级技巧：风格混合与权重控制

单一风格往往不够满足复杂的视觉需求。风格混合是进阶技巧，关键在于控制各风格的"浓度"。

Midjourney风格混合: 使用{style_A}::{weight_A} {style_B}::{weight_B}语法。例如cyberpunk::3 watercolor::2会产出以赛博朋克为主、带水彩质感的混合风格。权重比例而非绝对值起作用。

Stable Diffusion风格混合: 使用Prompt Editing语法[style_A:style_B:0.6]，在采样过程的前60%使用style_A，后40%切换到style_B。或者使用多LoRA叠加，通过各LoRA的权重控制混合比例。

DALL-E风格混合: 纯自然语言描述，例如"a scene that combines the neon energy of cyberpunk with the soft, bleeding edges of watercolor painting"。效果相对不可预测，但偶尔能产出意想不到的优秀结果。

经验法则: 混合不超过2-3种风格。超过3种，模型往往无法有效平衡，输出会退化为"什么都不像"的模糊结果。选择有一定"张力"但不完全矛盾的风格组合（如赛博朋克+水彩），效果通常优于风格接近的组合（如油画+水彩）。

结语：提示词工程的未来方向

随着多模态模型的持续进化，提示词工程正在从"文本描述"向"多模态参考"演进。Image-to-Image、Style Reference（Midjourney的--sref）、IP-Adapter等技术使得"以图定风格"成为可能，但文本提示词作为最灵活、最可版本化管理的风格控制方式，其核心地位短期内不会改变。

建议团队将本文的四层结构模型作为提示词编写的基础框架，结合上述12种风格模板和跨平台参数速查表，建立自己的提示词资产库。风格提示词不是一次性的灵感产物，而是需要持续迭代、版本管理、效果追踪的工程资产。

Maurice | maurice_wen@proton.me