如何用提示詞指揮AI刺青產生器：實戰攻略

對AI下刺青提示詞，更像是在寫一份設計簡報，而不是打搜尋關鍵字。先說主體、再定風格、最後補細節——每次只改一個變數。順序對了，模型就能和你一起走向理想作品。

怎麼為AI刺青產生器架構文字提示詞？

主體在前、風格居中、細節押後。「仙鶴，極細線條，單針，負空間，無陰影」比「一個很酷的鳥刺青」能給模型更多發揮依據。點出重要的元素，對不在乎的部分保持沉默。

首先，用具體名詞描述主體。「仙鶴」、「羅盤」、「蛇」、「牡丹」——單一、明確、毫無歧義。模糊的主體（「大自然系的東西」）會迫使模型自行猜測，而它的猜測往往是統計平均值，缺乏個性。若作品需要兩個元素，兩個都要點名，並說明彼此的關係：「仙鶴與桃枝，仙鶴棲息其上。」

接下來，用公認的刺青傳統流派來定義風格。「美式傳統」、「新傳統」、「極細線條」、「黑色塊」、「浮世繪木版畫」、「蝕刻版畫」、「水彩」、「日式彫刻」。這些詞彙各自承載著一整套模型已經理解的視覺語法——輪廓粗細、色調選擇、陰影手法、構圖習慣。一個風格詞能做到的事，往往比十個形容詞還多。

最後，只加入對你真正重要的細節，其餘留白。如果線條粗細很關鍵，請明說「粗輪廓線」或「單針極細線條」。如果你重視空白的運用，就直接寫「負空間」。如果你對構圖有特定想像，用空間語言描述：「置中」、「斜向流動」、「環繞纏繞」。跳過那些沒有資訊量的讚美詞——「漂亮的」、「驚艷的」、「史詩級的」——這些對模型毫無幫助。提示詞工程的核心原則——具體優於模糊、有形優於抽象、有結構優於散亂——同樣直接適用於AI刺青提示詞。想了解這些文字背後的引擎如何運作，可以參考我們的說明文章 AI刺青產生器的運作原理。

從照片開始創作時，什麼樣的輸入最有效？

拍攝目標刺青部位時，選擇光線柔和、背景乾淨、身體部位清晰入鏡的照片；若要以參考圖為基礎，則需要主體清楚、背景簡潔的圖片。避免雜亂的背景、強烈的陰影，以及身體部位被遮擋的角度。

「照片輸入」其實分兩種不同的用途，規則也大不相同。

第一種是身體部位定位：你上傳前臂、肋骨側腰或背部的照片，讓AI根據那個部位的實際輪廓來貼合設計圖。這種情況下，照片必須讓模型能清楚讀取資訊。柔和均勻的自然光遠勝強烈的正午陽光。素色牆面作為背景，好過雜物堆積的房間。身體部位應佔據畫面大部分，保持放鬆的自然姿勢，不要讓戒指、手錶或袖子截斷邊緣。模型依賴深度與輪廓訊號來正確地將設計圖貼合身體曲面，任何視覺噪點都會干擾這個過程，導致輸出品質下降。

第二種是參考圖定向：你上傳一張動物、植物、物件或現有藝術品的照片，作為新刺青設計的視覺基礎。這種情況的規則截然不同——圖片需要讓主體獨立呈現。一朵牡丹搭配白色背景，能給模型一個清晰的形狀來進行風格化轉換。同一朵牡丹若置身雜亂的花圃，就會給模型提供上百個競爭元素，你根本無法預測它最終會抓取哪一個。

手繪稿輸入則介於兩者之間。即使只是構圖的粗略鉛筆線稿，也能給模型一個強有力的骨架，讓它用你選擇的風格來填充：「將這張草稿渲染成極細線條黑色塊風格。」這往往是讓生成結果最符合腦中想像的最快方法，因為你已經預先解決了構圖問題。若想了解完整的設計流程，可以參考我們的文章 自己設計刺青的工作流程，內容涵蓋了從手繪稿到AI的完整迭代循環。

如何在迭代生成設計時保留原本的感覺？

每次迭代只改一個變數，並在系統支援時鎖定種子值。相同的種子加上單一提示詞修改，能精確隔離出每個詞彙的影響。大幅改寫提示詞只會讓你失去從結果中學習的能力。

迭代是大多數人失去對設計掌控感的關鍵環節。每次對結果不滿意就重寫整個提示詞，等於每次都從零開始，而你完全無法判斷是哪個修改帶來了改變、哪個又只是隨機種子的影響。自律能解決這個問題。找到一張你大致滿意的生成圖，記下它的種子值（每個認真設計的工具都會顯示這個資訊），從那時起，每次迭代只修改一件事。

我們推薦一個保守的迭代順序。第一步，鎖定構圖：相同種子、相同提示詞，多生成幾個變體，確認版面配置符合你的期待。第二步，調整風格：只改風格詞，其他全部保持不變，觀察同一個意象在黑色塊和新傳統風格下各自呈現的面貌。第三步，精修細節：線條粗細、密度、負空間、色調。每一步都建立在前一步的基礎上，你保留了喜歡的部分。

當結果偏離了你想要的感覺，解決方法幾乎都是退回到上一個感覺對的種子，然後改少一點。「加上一輪月亮」，而不是「重做，加月亮、加戲劇性背景、更多陰影、再加一條橫幅。」另一個重要習慣是：隨時保存你喜歡的生成圖，永遠不要刪除，只要歸檔。最昂貴的提示詞錯誤是：生成了一張完美的作品，沒有存下種子值，然後再也無法重現它。若想了解這套流程如何融入從靈感到上針的完整旅程，請參考我們的文章 從概念到刺青的完整轉化流程。

哪些提示詞錯誤會讓刺青生成圖完全無法使用？

對第一張生成圖下定論、提示詞塞太滿、主體描述模糊、缺少風格詞，以及一次修改五個變數——這些錯誤各自都會損害模型解讀你意圖的能力，或讓你失去從結果中學習的機會。

最常見的錯誤是把第一張生成圖當成最終判決。第一張結果只是起點，不是這個方向是否可行的裁決。擴散模型本質上是隨機的——相同的提示詞加上新的種子值，就會產出截然不同的圖像。在判斷一個方向是否值得繼續之前，至少生成四到八個變體，永遠不要只試一次就放棄某個提示詞。

第二個錯誤是過度填充。一個提示詞列出二十種視覺特質、三種風格、兩種構圖方式和一種情緒，會給模型太多相互競爭的訊號，讓它不得不丟棄其中大部分。結果就是一張完全不符合你任何一個要求的生成圖。把提示詞精簡到真正重要的三個核心——主體、風格、一兩個細節——讓模型處理其餘的部分。冗長不等於精確。

第三類錯誤與主體和風格的模糊性有關。「很酷的刺青想法」給了模型完全沒有立足點的描述；「向上游動的錦鯉，新傳統風格，粗輪廓線」則給了它所需的一切。缺少風格詞的代價尤其高昂，因為模型會預設為訓練資料的平均外觀——通常是一張不像刺青的普通半寫實插圖。最後是迭代錯誤：在兩次生成之間改了五個變數，意味著你無法將任何改進（或退步）歸因於任何具體修改，整個過程就像拉吃角子老虎機，而不是一個有意義的設計過程。若想了解哪些工具在提示詞成功率上更有優勢，我們的分析文章 如何選擇刺青AI產生器 詳細說明了選工具時應該觀察哪些指標。

提示詞模式 × 輸入類型 × 預期輸出品質

提示詞 — 告訴生成模型要產出什麼內容的文字指令（以及任何條件參考圖）。對於AI刺青產生器而言，一個好的提示詞是結構化的設計簡報——包含主體、風格、關鍵細節——而不是搜尋查詢或願望清單。