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通过提示进行绘画：AI 艺术初学者指南
人工智能作为一种艺术媒介的出现，从根本上改变了我们创作视觉艺术的方式。过去需要多年的技术培训和专用设备，现在主要需要想象力、语言技能和实验意愿。这种范式转变为数百万以前缺乏将视觉想法转化为现实的技术技能的人打开了创意之门。
AI 艺术生成——通过文本描述而非手动绘画创作图像的过程——代表了有史以来开发的最容易获得的艺术表达形式之一。然而，尽管具有这种可访问性，新手常常会发现自己被术语、技术以及将初学者成果与完善的创作区分开来的看似神秘的模式所淹没。
本指南旨在揭开 AI 艺术创作过程的神秘面纱，帮助您培养将创意愿景转化为引人注目的图像所需的技能。无论您是希望将 AI 融入工作流程的专业人士、探索新创意渠道的爱好者，还是仅仅对这种革命性的视觉创作方法感到好奇，以下页面都将为您的旅程提供实用的路线图。
理解基本原理
在深入研究具体技术之前，值得了解 AI 艺术生成背后的基本原理。
AI 图像生成的工作原理
当今的 AI 艺术工具主要使用所谓的“扩散模型”来生成图像。这些系统从数百万图像-文本对中学习模式，理解口头描述和视觉元素之间的关系。
当您输入文本提示时，AI 会从随机噪声（想象一下电视静态）开始，并逐渐将其提炼为与您的描述相匹配的连贯图像。此过程通常需要 10-50 个步骤的渐进式细化，具体取决于所使用的系统和设置。
这种方法之所以强大，是因为 AI 不仅学习了对象及其视觉外观，还学习了艺术风格、构图原则、光照技术和复杂的视觉概念——所有这些都可以通过自然语言描述来访问。
AI 艺术过程的关键组成部分
AI 艺术的创作涉及几个相互关联的元素：
- 提示：指导 AI 生成内容的文本描述
- 模型：在不同数据集上训练的底层 AI 系统
- 参数：影响生成方式的技术设置
- 种子数：确定初始随机状态的值
- 负面提示：关于避免包含的内容的说明
- 后期处理：在初始生成后进行的修改
虽然每个元素都会影响最终输出，但提示——制作有效文本描述的艺术——仍然是初学者需要培养的最关键的技能。
入门：选择您的平台
AI 艺术生态系统提供了多个入口点，每个入口点都有不同的优势和学习曲线。
基于云的服务
对于初学者来说，云平台提供了最简单的起点，无需任何技术设置或强大的硬件：
- Midjourney：通过 Discord 访问，以其艺术性和美观的结果而闻名
- DALL-E：OpenAI 的系统，提供直接的界面和强大的概念理解
- Leonardo.ai：基于 Web 的平台，具有针对创意专业人士的特殊功能
- Playground AI：用户友好的界面，提供可靠的免费层级用于实验
大多数平台都提供免费试用或有限的免费使用。标准访问的每月订阅费用通常为 10-30 美元，专业需求提供更高层级。
“我从 Midjourney 的免费试用开始，”数字艺术家 Sarah Chen 解释说。“Discord 界面起初有点令人困惑，但成为一个可以查看其他人作品和过程的社区，极大地加速了我的学习曲线。”
本地安装选项
对于那些拥有合适的硬件（主要是专用图形卡）的人来说，本地运行的选项提供了更大的隐私，并且通常降低了长期成本：
- Stable Diffusion web UI：用于开源 Stable Diffusion 模型的综合界面
- ComfyUI：提供更精细控制的基于节点的界面
- Fooocus：简化界面，优先考虑易用性
- InvokeAI：可访问性和高级功能的平衡
这些选项需要一定的技术舒适度才能进行初始设置，但提供更大的灵活性和隐私保护。
移动应用程序
一些移动应用程序提供随时随地的创作功能：
- Dream by WOMBO：用户友好的界面，专注于风格生成
- StarryAI：平衡的方法，提供体面的免费层级访问
- Wonder：专注于肖像和角色创作
虽然移动选项通常比桌面替代方案提供的控制更少，但它们为 AI 艺术概念提供了极好的介绍。
提示的艺术
AI 艺术创作中最重要的技能是制作有效的提示——指导 AI 生成过程的文本描述。掌握这项技能可以极大地改善您的创意成果。
有效提示的剖析
强大的提示通常包括几个关键组成部分：
- 主题描述：图像的主要焦点应该是什么
- 设置或上下文：主题存在的位置或周围的环境
- 风格参考：所需的艺术方法或审美质量
- 技术规格：相机细节、光照信息或渲染方法
- 构图指导：元素应如何在框架内排列
考虑以下示例之间的区别：
基本提示：“山景”
有效提示：“日落时分雄伟的山景，戏剧性的光照，金色的光芒穿过云层，白雪皑皑的山峰倒映在清澈的高山湖泊中，广角摄影，超详细，具有前景趣味的电影构图”
详细的提示提供了关于主题、光照、构图和技术方法的具体指导——从而产生更受控和更精致的输出。
风格参考
一种强大的提示技术涉及参考特定的艺术风格、媒体类型或艺术家：
- “赛博朋克城市景观，风格类似于银翼杀手”
- “具有韦斯·安德森电影调色板的肖像”
- “以印象派风格绘制的风景”
- “具有墨比斯详细线条的角色概念”
虽然关于引用在世艺术家的伦理辩论仍在继续，但风格术语（印象派、装饰艺术、赛博朋克）和媒体参考（动漫、油画、水彩画）提供了宝贵的创意指导。
技术参数
包含技术规格有助于实现特定的视觉质量：
- 摄影术语：“用 85 毫米镜头拍摄”、“微距摄影”、“鸟瞰图”
- 光照描述：“黄金时段光照”、“戏剧性的侧光”、“柔和的漫射光”
- 质量指标：“高度详细”、“照片逼真”、“8K 分辨率”
- 材料规格：“大理石雕塑”、“粗糙纸上的水彩”、“数字艺术”
这些技术细节指导 AI 走向特定的视觉方法，帮助实现您的创意愿景。
负面提示
大多数系统允许“负面提示”——关于避免包含的内容的说明。常见的负面元素包括：
- 技术缺陷：“模糊、像素化、低质量、扭曲的比例”
- 不需要的元素：“文本、水印、签名、背景中的人物”
- 风格避免：“过度饱和、卡通风格、动漫”
有效的负面提示有助于避免常见的 AI 生成问题，而不会使您的主要提示过于复杂。
提示结构示例
对于风景图像：
[风景类型] 在 [地点]，[一天中的时间]，[天气/光照条件]，[风格参考]，[相机类型] [镜头细节]，[构图描述]
对于肖像：
[肖像类型]，[主题描述]，[表情]，[服装/配饰]，[光照描述]，[风格参考]，[摄影细节]
对于概念艺术：
[主题] 概念艺术，[风格细节]，[调色板]，[情绪/氛围]，[细节层次]，[媒体类型]，[艺术家或工作室参考]
这些模板提供了您可以根据您的具体愿景进行调整的起点。
超越基础：中级技巧
一旦您熟悉了基本提示，一些技术可以提升您的结果。
提示权重
许多系统支持强调修饰符来指示哪些元素最重要：
- 在术语周围添加 (括号) 或 [方括号] 通常会增加它们的重要性
- 一些平台使用特定的语法，如
(term:1.2)来精确地加权元素 - 多个括号
((term))可以产生更强的强调
当某些元素在您的结果中没有足够突出地出现时，这种方法会有所帮助。
图像到图像的生成
除了从头开始创建图像外，许多工具还支持使用现有图像作为起点：
- 风格迁移：将新的艺术风格应用于照片
- 变体：基于初始图像创建多个替代方案
- 修复：修改特定部分，同时保留其余部分
- 外绘：将图像扩展到其原始边界之外
“图像到图像的工作流程彻底改变了我的创作过程，”数字艺术家 Thomas Rivera 指出。“与其希望立即获得完美的生成结果，我不如从我喜欢的粗略构图开始，然后通过多次引导迭代来完善它。”
理解参数
虽然提示仍然最重要，但一些技术参数会影响生成：
- CFG Scale（无分类器指导）：控制 AI 遵循您的提示的紧密程度，通常范围为 1-30，值越高，产生的解释越字面
- Steps：确定发生多少次细化迭代，通常步骤越多，产生的细节越多（通常为 20-50）
- Samplers：生成过程的不同数学方法，每种方法都有独特的特征
- Size/Aspect Ratio：图像尺寸，这会显着影响构图和细节层次
尝试这些设置以了解它们对您的特定创意目标的影响。
发展您的 AI 艺术实践
除了技术考虑因素外，发展一种周到的 AI 艺术创作方法可以增强您的创意之旅。
找到您的创意重点
与其生成随机图像，不如考虑开发主题系列或特定的重点领域：
- 一致的风格探索：在多个作品中发展可识别的审美
- 概念系列：通过相关图像探索特定主题或想法
- 技术掌握：专注于特定挑战，如特定的光照风格或主题
- 叙事发展：创建讲述相关故事的图像
“当我停止制作‘酷炫图像’并开始通过魔幻现实主义的视角探索童年记忆时，我的突破就来了，”AI 艺术家 Elena Martinez 解释说。“拥有这个概念框架使我的创意决策更加有意识，我的输出也更具凝聚力。”
迭代和完善
专业的 AI 艺术家很少接受最初的结果。有效的工作流程通常包括：
- 创建初始概念的多个变体
- 识别有希望的方向和元素
- 根据部分成功完善提示
- 结合参考图像来指导特定元素
- 对选定的输出进行后期处理以进行最终完善
“我将生成视为创造原材料而不是完成的艺术品，”资深数字艺术家 James Chen 指出。“我典型的工作流程包括生成 10-15 个变体，选择有希望的方向，根据有效的方法完善提示，最后在 Photoshop 中编辑选定的结果以解决任何剩余问题。”
建立学习实践
系统的方法可以加速技能发展：
- 提示日记：记录成功的提示和设置
- 比较生成：测试特定术语如何影响结果
- 社区参与：分享作品并学习其他人的技术
- 逆向工程：分析您欣赏的图像并重建可能的提示
“我保留了一本详细的‘提示食谱’，其中包含适用于不同效果的食谱，”AI 艺术教育家 Maya Johnson 解释说。“当我发现一种特别有效的技术时，我会用示例记录下来，使以后更容易重新创建和在此基础上进行构建。”
常见挑战和解决方案
AI 艺术创作的新手通常会遇到几个挑战。
构图问题
AI 系统有时难以处理空间关系和复杂的构图。解决方案包括：
- 使用诸如“电影构图”、“三分法”或“平衡构图”之类的术语
- 描述特定的前景、中景和背景元素
- 添加构图参考，如“广角镜头”、“特写”或“场景设定镜头”
- 使用图像到图像的生成来完善构图元素
一致性问题
在多个图像中保持一致的角色或元素会带来挑战。方法包括：
- 创建详细的角色描述并保存以供重复使用
- 使用以前成功的图像作为参考点
- 探索模型微调以获得重要的重复元素
- 通过特定的提示模板保持风格一致性
技术限制
AI 系统具有特定的限制，值得理解：
- 文本渲染对于大多数系统来说仍然具有挑战性
- 复杂的手部姿势经常包含错误
- 多个相似的元素（如相同的对象）通常会导致混淆
- 抽象概念可能需要具体的视觉参考
了解这些限制有助于开发有效的方法来解决问题，而不是与当前技术的功能作斗争。
伦理考量
负责任的 AI 艺术创作涉及几个重要的考虑因素。
归属和透明度
虽然法律框架仍在不断发展，但道德实践包括：
- 对 AI 在您的创作过程中的作用保持透明
- 承认影响 AI 系统的艺术家
- 在分享或销售作品时清楚地传达创作过程
- 遵守平台关于商业用途的特定条款
代表性和偏见
AI 系统反映了其训练数据中存在的偏见。周到的创作者：
- 关注不同群体在输出中的代表方式
- 提供具体的描述性细节以对抗算法偏见
- 向平台开发者报告有问题的输出
- 承认代表性准确性的局限性
环境考量
AI 图像生成需要大量的计算资源，这对环境有影响。周到的方法包括：
- 批量生成请求，而不是创建单个图像
- 在有合适的硬件可用时使用本地生成
- 支持致力于实现碳中和运营的平台
- 有意识地控制生成量，而不是不加选择地创建
展望未来：提升您的技能
随着您的 AI 艺术之旅的进展，以下几个途径可以提供持续的成长：
技术拓展
高级从业者经常探索：
- 模型微调：为特定风格或主题定制 AI 模型
- LoRA (Low-Rank Adaptation)：针对目标功能的更轻量级的定制
- 动画技术：从静态生成创建移动图像
- 3D 集成：将 AI 生成的图像与 3D 建模工作流程相结合
社区参与
社交维度增强了创意发展：
- 分享平台：Civic、ArtStation 或专门的 Discord 服务器等社区
- 协作项目：与其他艺术家合作共享概念
- 反馈交流：进行建设性的批评以改进技术
- 教学机会：帮助新手以巩固理解
职业应用
许多艺术家找到了专业应用 AI 艺术技能的途径：
- 概念可视化：快速探索设计或娱乐的想法
- 素材图像：创建用于商业用途的定制视觉资产
- 客户服务：为特定需求提供专业的 AI 艺术创作
- 教育内容：创建关于有效技术的教程或课程
结论
AI 艺术代表了历史上视觉创作最重大的民主化之一。通过消除以前限制谁可以将想法转化为图像的技术障碍，这些工具已将创意参与扩展到前所未有的水平。
最成功的 AI 艺术家将这项技术视为一种强大的合作者，它处理技术执行，而人类提供创意指导、概念深度和有意义的背景，而不是人类创造力的替代品。机器产生可能性；人类选择、完善和情境化。
当您开始您的 AI 艺术之旅时，请以玩耍的实验和周到的意图来对待这个过程。首先让自己广泛探索，发现哪些方法与您的创意愿景产生共鸣。随着时间的推移，发展与您的具体兴趣和目标相一致的更有重点的实践。
该领域继续快速发展，新的功能定期出现。通过在提示、迭代和创意指导方面建立强大的基础技能，您将能够很好地将新进展纳入其中，从而建立一种与技术本身一起发展的创意实践。
您独特的视角和创意愿景仍然是这个协作过程中不可替代的元素。AI 提供了强大的技术能力，但作品的意义、目的和情感共鸣源于您的人类意图和背景。在这种重要的合作中，蕴藏着 AI 艺术作为一种创意媒介的真正潜力。