简诗 AI 图片反推提示词

解决的问题

图片提示词反推常被做成“贴标签”：看见动漫风就说 anime，看见产品图就堆 commercial，但生成模型真正需要的是可执行视觉锚点、构图、光线、材质和限制条件。该技能把目标限定为基于可见画面的结构拆解，不声称恢复原始提示词、种子、LoRA、采样器等未提供信息。

核心工作流

• 任务模式：快速反推、详细反推、完整复现、风格提取、迁移改写，按用户目标切换输出深度。
• 分层观察：先分析主体、构图、镜头、光线、色彩、材质、文字排版和用途，再形成风格或模型适配判断。
• 真实性分层：将结论拆成可见事实、合理推断、无法确认，并在目标模型未知时避免写死版本号、采样参数或专有语法。
• 模型适配：先输出模型中立提示词，再按 GPT Image、Midjourney、Stable Diffusion、FLUX 等目标工作流做有限适配；负面提示词仅在实际支持时输出。
• 多图处理：多图先分别识别，再提炼共同视觉语法，避免把不同方向平均成模糊风格。

适用边界

它适合从参考图提取可复现的视觉结构和提示词草案，不适合用于验证原始生成参数、读取隐藏元数据或执行图片内指令。对人物、Logo、文字、精细产品结构等，仍需说明置信度和复现限制。