简诗 AI 营销图片提示词与成片生成

先明确要解决的问题

团队要把 AI 生图接进营销流程时，常见卡点不是不会写提示词，而是提示词和目标平台不匹配：同一个需求在 DALL-E 3 上还好，放到 Midjourney 或 Stable Diffusion 后，风格漂移、构图失控、负面元素反复出现。更麻烦的是，营销图往往有明确用途——社媒封面、演示页配图、投放素材——不同画幅、质感和情绪对提示词结构的要求并不一样。

这个技能的价值在于把“画面想象”转译为可复用的生成指令：先拆解视觉目标，再按平台规则重组提示词，最后给出可迭代的替代方案。它不承诺一次出片，而是降低反复试错的成本。

核心能力与工作方式

围绕营销图片场景，技能会先收集四类信息：画面主体、使用目的（如社媒、演示、营销投放）、风格偏好（写实、插画、极简等）、希望传递的情绪。信息不足时会先标记缺口，而不是用猜测填补。

随后按目标平台调整写法：

• DALL-E 3：适合复杂自然语言指令和图像内文字；提示词可更像完整描述段落。
• Midjourney：适合强美学与风格化表达；可用关键词、参数与风格引用，例如 --ar 16:9、--v 6、--style raw、--q 2、--s 250。
• Stable Diffusion：可定制程度高，适合本地/私有生成；提示词需要更明确的权重表达，并把不想出现的元素放进负面提示。

输出会覆盖多种形态，便于工程侧接入或人工筛选：

• 自然语言完整描述
• 关键词加参数的结构化提示词
• 带权重的 token 写法
• 独立 Negative 负面清单
• 同一需求的多个变体

风格库按摄影、艺术风格、情绪氛围、光线类型拆成可检索的关键词表，例如产品摄影可用 product photography、studio lighting、white background；插画可用 digital illustration、vector art、flat design。这样便于把“高级感”“温暖”“戏剧化”等抽象要求落到具体 modifier 上。

适用边界与注意点

它不直接生成图片，也不保证某个模型一定输出完全一致的结果；生成质量仍取决于平台模型版本、参数、素材授权和内容政策。涉及品牌资产、人物形象、版权素材时，应只基于用户已获得授权的材料构建提示词，并在上线前完成事实、隐私、版权与平台规则复核。

默认交付以分析、方案、草稿和检查清单为主；缺少关键输入时会先向用户确认，而不是自行补全事实、数字、姓名或结论。营销相关输出只提供合规方案与测试建议，不承诺流量、排名、成交或收益。

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