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alkipp/bild-prompt

使用六個固定順序的建構區塊、詞彙列表、依模型家族的負面提示、長度規則,以及每次只改變一個變量的迭代方法,撰寫影像提示。是影像生成工具的輔助技能。

bild-prompt 是什麼?

這個技能提供了一個結構化的方法來撰寫影像生成提示,基於 fokus-KI 的「Prompts für KI-Bilder」(2026 年 4 月) 並針對 Z-Image-Turbo、FLUX.2 Klein 和 SDXL 等模型進行了擴展。它將提示分解為六個固定順序的建構區塊:影像類型、主體、場景、時間/光線、風格和技術,要求前兩個區塊必須填寫,其餘為選填。技能強調長度控制在 15-50 個單詞之間,並建議使用英文作為安全預設語言,因為風格術語和藝術家名稱在訓練數據中多為英文。它還提供了針對不同模型家族的負面提示處理方式:對於 SDXL 可直接使用負面提示,而對於 Z-Image 和 FLUX 則需將否定詞重新改寫為正面描述。此外,技能詳細說明了迭代改進的方法:每次只改變一個變量(如主體、風格或步驟數),並保持種子值不變,以便進行有效比較。最後,它列出了模型常見的失敗模式(如文字、手指、精確數量等)以及相對應的解決方案。此技能適用於 Claude Code、Cursor 和 Codex 等平台,幫助用戶生成更精準、更可控的影像提示。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alkipp/skills/tree/HEAD/media/bild-prompt

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說明文件

建構影像提示

目的:將以日常語言表達的願望,在一次操作中轉換為一個能夠區分主體、風格和技術的提示。

基於 fokus-KI「Prompts für KI-Bilder」(2026 年 4 月),並針對實際使用的模型(Z-Image-Turbo、FLUX.2 Klein、SDXL)的限制進行了擴展。

何時載入

  • 「生成一張……的圖片」、「幫我寫一個……的提示」
  • 結果不如預期,需要微調提示
  • 在生成第一張圖片之前,當請求只提到主體時

不包含:設定和工具選擇(生成技能)、儲存到保管庫(資產技能)、SVG 圖形。

六個建構區塊

順序很重要:模型更重視開頭的內容。主體先於風格,風格先於技術。

#區塊問題範例
1影像類型照片、插圖、3D、繪畫?photorealistic(寫實照片)、flat vector illustration(扁平向量插圖)、3D render(3D 渲染)
2主要主體具體是什麼?有哪些特徵?tabby cat, green eyes, looking up(虎斑貓、綠色眼睛、向上看)
3場景在哪裡?有哪些道具?window sill, blurred garden behind(窗台、背後模糊的花園)
4時間/光線一天中的時間、季節、光源early morning, warm side light from the left(清晨、從左側來的溫暖側光)
5風格藝術家、時代、情緒、色調in the style of Gustav Klimt, gold tones, calm(古斯塔夫·克林姆風格、金色調、平靜)
6技術視角、細節層次、構圖close-up, shallow depth of field, rule of thirds(特寫、淺景深、三分構圖法)

規則:1 和 2 是必需的,3–6 是可選的。 當請求不支援時,填滿所有六個區塊會產生隨機的圖片。四個具體的區塊勝過六個模糊的區塊。

模板

<影像類型> of <具有 2-3 個特徵的主體>, <場景>, <光線>,
<風格/情緒/顏色>, <視角/細節/構圖>

範例:

Photorealistic: traditional Japanese tea house beside a still pond, blossoming cherry trees, soft late-afternoon light, warm earth tones, slightly elevated perspective, reflections in the water, calm meditative mood.

(寫實照片:傳統日式茶室在靜謐的池塘旁,盛開的櫻花樹,柔和的午後光線,溫暖的大地色調,稍微抬高視角,水中的倒影,平靜冥想的氛圍。)

一個句子,而不是一堆關鍵詞。標點符號和逗號就足以提供權重;這三個模型都不理解括號、:: 和 --ar。

長度與語言

  • 核心 15–50 個單詞。 更長會稀釋重點:注意力會分散到從屬子句而非主體上。
  • 英文是安全的預設語言。 風格術語(golden hour、volumetric light、shallow depth of field)和藝術家名稱在訓練數據中主要是英文;翻譯常常會失去細微差別。
  • 德文可在多語言文字編碼器上用於主體和空間描述。使用 SDXL 或 FLUX 類模型時,如有疑問請翻譯——德文風格術語在那裡可能效果不佳。
  • 不要混用。 一半德文、一半英文的句子會破壞一致性。每個提示使用一種語言。
  • 待確認: 德文與英文在相同種子值下,使用這些模型的表現尚未測量。在那之前,英文是預設;如果德文提示明顯表現不佳,首先更改語言,而不是步數。

負面提示:僅在該欄位存在時使用

工具系列負面提示方法
SDXL是在此收集需求:text, watermark, extra fingers, blurry, deformed
Z-Image, FLUX否將否定詞改寫為正面描述:「no text」→ clean surface without lettering(乾淨無文字的表面)

正面提示中的「no……」通常會起到相反的效果:模型讀到的是名詞,而不是否定。

迭代:每次只改變一個變量

  1. 第一次運行使用低步數,記錄種子值。
  2. 指出發現,不要重新描述圖片:「缺少蒸汽」是發現,「看起來不好」不是。
  3. 只做一個改變——新增主體、更改風格或步數。保持種子值不變,否則比較就沒有意義。
  4. 只有在出現明顯缺陷後才進行第二次運行。 不要基於猜測進行調整。
  5. 對於細節(蒸汽、煙霧、文字),先提高步數,不要延長提示。

模型無法可靠處理的事項

願望現實解決方法
圖片中可讀的文字字母會模糊,尤其是六個字元以下之後再添加文字(SVG、佈局工具)
手、手指、牙齒數量和形狀經常出錯裁剪掉手部
準確的數量(「三根蠟燭」)有時兩根,有時四根在圖片中計數,否則更換種子值
時代(「1750 年」、「江戶時代」)年份不是特徵——背景會出現電線、金屬和太陽能屋頂、混凝土透過材料設定時代:every roof thatched with rice straw or dark cedar shingles(每個屋頂都用稻草或深色雪松木瓦覆蓋)、hand-hewn wooden posts(手工鑿成的木柱)、unpaved road(未鋪砌的道路)
品牌標誌、真人臉孔模糊或變形不要嘗試;肖像權與人格權
句子中的「4K」、「16:9」被視為風格詞彙,而非測量值在工具中設定 width/height(寬度/高度)

發送前檢查清單

  1. 主體是否出現在前十個單詞內?
  2. 影像類型和風格是否分開命名(而不是「一張漂亮的圖片」)?
  3. 最多一個風格術語和一個光線方向——或者刻意使用兩個?
  4. 正面提示中沒有否定詞?
  5. 少於五十個單詞,且不包含工具已設定的數字?
  6. 全篇使用一種語言?

失敗模式

症狀原因修正
主體缺失,景觀佔主導場景放在前面或太長將主體移到前面,將場景縮減為五個單詞
圖片感覺隨機,「庫存照片」只有形容詞,沒有風格指定一個具體的風格或藝術家
一切都很銳利且扁平沒有視角,沒有光線加入 close-up(特寫)或 slightly elevated(稍微抬高)以及一個光線方向
顏色偏離兩個風格方向衝突一種色調,一種風格
文字顯示為塗鴉提示中包含文字需求移除文字,之後再添加
儘管編輯很小,結果卻變化劇烈種子值或步數已更改固定種子值,保持步數不變
背景中出現電線桿、電線或太陽能屋頂年份無法引導時代;模型從訓練數據中補上基礎設施正面描述材料(every roof thatched or dark cedar shingles(每個屋頂都用稻草或深色雪松木瓦覆蓋)、hand-hewn wooden posts(手工鑿成的木柱)),而不是「no power lines」(沒有電線)——並且檢查背景,而不只是主體

來源

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