Awesome-AI-Images-Prompts：如何对照不同模型的生图写法

同一个创意放进不同图片模型，结果经常差异很大。原因不只是模型能力不同，还包括模型对构图、文字、风格词、参考图和参数的理解方式不同。dongyubin/Awesome-AI-Images-Prompts 提供了一份跨模型的中文提示词对照入口。

为什么要做跨模型对照

一个任务可能同时需要多个模型：

• 一个模型擅长文字和版式；
• 一个模型更适合人物和写实；
• 一个模型适合快速草图；
• 一个模型适合特定风格或工作流。

如果只把同一条 Prompt 原样复制到所有模型，往往会把某个模型的专属写法一起带过去。

对照时看四个层次

1. 通用任务描述

例如“生成一张产品发布海报”通常可以保留，但仍要明确产品、受众和输出渠道。

2. 构图和版式

不同模型对“左侧留白”“主体位于右下角”“三栏信息结构”的执行差异，需要通过案例验证，不能只依赖文字描述。

3. 模型专属表达

某些模型对参考图、风格、镜头和负向限制的写法更敏感。迁移 Prompt 时应区分哪些词是通用语义，哪些只是某个平台的习惯。

4. 后期处理边界

如果模型始终无法稳定输出精确文字，不应无限增加 Prompt，而应把背景生成和文字排版拆成两个步骤。

一个跨模型改写模板

统一目标：生成一张 16:9 的产品发布视觉
统一主体：企业 API 控制台和数据流
统一约束：右侧主体、左侧留白、品牌色不变

模型 A：强调产品界面和清晰文字
模型 B：强调参考图和整体构图
模型 C：强调风格、材质和镜头

比较时要固定任务、尺寸和参考资料，最好一次只调整模型适配表达。否则无法判断结果差异来自模型，还是来自 Prompt 改写。

不要把案例对照当成基准测试

公开 Prompt 清单可以帮助学习迁移方法，但不能证明某个模型在所有任务上更好。真正的模型比较需要自己的样本集，并记录：

• 构图是否符合要求；
• 文字是否可读；
• 主体是否完整；
• 修改后是否保持一致；
• 生成速度和成本；
• 人工返工时间。

总结

跨模型提示词的重点不是找到一条“万能 Prompt”，而是学会区分：哪些目标必须保持一致，哪些表达需要按模型重写，哪些工作应该交给后期工具。项目内容和模型覆盖会变化，请以 Awesome-AI-Images-Prompts 当前仓库 为准。