西安团队从想象到图像：AIGC图片创作核心技术技巧全解析

2026年1月1日

01 创作启动，精确描述的黄金法则

AI绘图为何有时像“开盲盒”？中国科学院计算技术研究所的工程师指出，这是因为AI模型学习的是数据的概率分布，而不是确定性的映射关系。

当我们输入“一只可爱的小猫”时，AI激活的是关于“可爱小猫”的无数种可能性，然后从中随机选择一个方向进行创作。

要驾驭这种随机性，关键在于精确的提示词设计。百度智能云提供的结构化指令模板值得借鉴：将提示词拆解为“主体描述”、“环境设定”、“风格指令”和“质量参数”四个部分。

例如，不要简单地说“生成一只狐狸”，而是详细描述：“生成一只戴着AR眼镜的北极狐，场景为极地科考站内部，采用Greg Rutkowski的油画风格，8K分辨率，超细节渲染”。

这一结构化方法能将模糊的创意转化为AI能精确理解的指令。

AIGC进阶技巧包括特征权重控制：使用“()”标注优先级，如“（发光）的机械心脏”会强化光源效果；使用否定指令排除不需要的元素，如“城堡—no尖塔”；以及用“&”连接多种风格实现风格混合，如西安“水墨&赛博朋克”。

当基础提示词无法满足精细控制需求时，一系列先进技术应运而生。ControlNet技术就像给AI提供“设计图纸”，可以通过草图、人体姿态图或深度图精确控制生成结果的构图和布局。

对于需要保持角色一致性的项目，如系列广告或漫画创作，Img2Img（图生图） 技术是理想选择。通过锁定参考图像、固定种子参数并结合面部识别适配器，创作者可以在改变角色服装、场景的同时，保持面部特征和身体比例的一致性。

最新的突破来自 Qwen-Image-Layered技术，它彻底改变了AI图像的可编辑性。与传统模型输出“扁平化”图像不同，它能将场景分解为多个独立的RGBA图层（通常3-8层），类似于直接生成一个PSD文件。

这意味着设计师可以单独调整背景、主体人物、文字叠加等元素，而不会影响其他部分，极大地提高了后期编辑的灵活性和效率。

可用的网站平台：可灵、即梦、千问、豆包等。

在企业级应用中，AIGC图像生成技术正在彻底改变创意生产流程。在游戏开发领域，通过参数化指令如“白天/黄昏/雨夜三种光照，新中式建筑群”，团队可以批量生成环境图，将场景迭代效率提升数倍。

广告营销领域同样受益匪浅，结合产品特征指令如“科技感手机，流光溢彩背板，未来城市背景”，可以实时输出适配不同平台的素材，并通过A/B测试加速，在72小时内完成100多个版本的效果测试。

Nano Banana Pro模型的一致性表现尤为突出，它能“锁住”一个角色——无论生成多少画面、从多少角度，都能保持同一张脸、同一束光和同一套风格。

这对于漫画创作、系列广告和品牌视觉统一至关重要。创作者只需要上传一个基础角色，后续所有页面都会沿用同一特征，连续性非常稳定。

更令人印象深刻的是，这类先进模型展现出了强大的信息理解和可视化能力。它们不仅能“看懂”图像和文字，还能处理长文、PDF、论文、蓝图等复杂资料，将里面的结构、因果关系、流程和关键数据抽取出来，以图像、排版甚至动画的方式重新呈现。

从艺术画作或设计手稿生成真实照片时，模型会先理解蓝图中的结构、比例、材质和空间关系等关键信息，然后才开始补全画面。

AI创作者所言：“最好的AI艺术作品，往往来自人类创意想法与AI随机创造力的完美结合。”