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如何使用结构化 JSON 提示词创作高质量 AI 图像：完整指南

3 hours ago

如何使用结构化 JSON 提示词创作高质量 AI 图像

🎯 TL;DR - 快速摘要

  • JSON 提示词 = 结构化、可控、可复用 的 AI 图像生成方式
  • 比传统文本提示词提供 10x 更精确的控制
  • 适用场景：时尚摄影、产品设计、品牌视觉、UI/UX
  • 5 分钟上手，立即提升你的 AI 创作质量

📖 什么是结构化 JSON 提示词？

传统的 AI 图像生成通常使用自然语言文本作为提示词，但这种方式存在诸多限制。结构化 JSON 提示词通过将提示词组织成层次化的数据结构，让你能够精确控制图像的每一个细节。

传统提示词 vs JSON 提示词对比

传统文本提示词结构化 JSON 提示词
一个女性坐在蓝色椅子上，穿着蓝色和橙色图案的衣服...

问题：

  • 难以控制细节优先级
  • 不易维护和修改
  • 无法复用
 
{
  "image_description": "现代时尚广告",
  "subject": {
    "type": "女性",
    "attire": {...}
  }
}

优势：

  • 层次化控制，精确定义
  • 易于修改和维护
  • 可复用为模板

为什么 JSON 更强大？

  • ✅ 层次化控制：将主体、场景、风格、文字元素分离，独立控制每个部分
  • ✅ 精确定义：每个元素都有明确的键值对，避免歧义和模糊描述
  • ✅ 可维护性：易于修改单个属性，不影响其他部分，支持版本管理
  • ✅ 可复用性：保存为模板，快速复用成功经验，建立个人模板库

🎨 真实案例：时尚广告创作

让我们通过一个真实的时尚广告案例，深入了解 JSON 提示词的强大之处。

时尚广告作品示例

使用结构化 JSON 提示词生成的时尚广告作品

JSON 提示词完整拆解

1️⃣ 总体描述（image_description）

定义整体风格和主题，为 AI 提供宏观指导。

{
  "image_description": "A striking, modern fashion advertisement."
}

2️⃣ 主体对象（subject）

精确控制人物特征、服装、配饰和姿态。

{
  "subject": {
    "type": "woman",
    "features": "Preserve exact facial features...",
    "attire": {
      "outfit": "Bright cobalt-blue top and trousers...",
      "accessories": "Glasses (clear/thin frame).",
      "footwear": "Chunky white platform sneakers."
    },
    "pose": "Sitting confidently on an armchair."
  }
}

💡 专业提示：使用嵌套结构可以让 AI 更清晰地区分不同层级的元素，提高生成准确度。

3️⃣ 场景设置（setting）

{
  "setting": {
    "furniture": "Bold, modern royal-blue armchair.",
    "background": "Clean, solid blue gradient background."
  }
}

4️⃣ 图形和文字（graphics_and_text）

{
  "graphics_and_text": {
    "text_elements": [
      { "content": "S", "style": "Large, bold, white..." },
      { "content": "SANIA", "style": "Medium, bold, white..." }
    ]
  }
}

5️⃣ 风格控制（style）

{
  "style": {
    "aesthetic": "Modern, sleek, high-fashion",
    "lighting": "Studio lighting, high-contrast",
    "resolution": "4K resolution"
  }
}

💡 3 个快速上手模板

模板 1：电商产品图

适用场景：淘宝、亚马逊、京东产品主图

{
  "image_description": "Professional product photography",
  "subject": {
    "type": "product",
    "item": "智能手表"
  },
  "setting": {
    "background": "Pure white background"
  },
  "style": {
    "aesthetic": "Clean, minimal",
    "lighting": "Soft diffused lighting",
    "resolution": "4K"
  }
}

模板 2：社交媒体海报

{
  "image_description": "Vibrant social media poster",
  "subject": {
    "type": "lifestyle scene",
    "description": "年轻人在咖啡店工作"
  },
  "graphics_and_text": {
    "text_elements": [
      { "content": "每天进步一点点" }
    ]
  }
}

模板 3：品牌 Logo 设计

{
  "image_description": "Modern minimalist logo",
  "graphics_and_text": {
    "logo_shape": "Geometric abstract shape",
    "text_elements": [
      { "content": "BRAND" }
    ]
  }
}

⚡ 5 个实战技巧

技巧 #1: 从简单开始，逐步细化

先定义核心元素，生成后观察效果，再逐步添加细节。

技巧 #2: 使用明确的描述词

避免模糊词汇，使用具体的形容词和专业术语。

技巧 #3: 分离内容和风格

在 subject 和 setting 中定义"是什么"，在 style 中定义"怎么呈现"。

技巧 #4: 测试和迭代

每次只调整一个参数，观察效果变化。

技巧 #5: 保存成功的模板

立即保存 JSON 提示词为模板，建立个人模板库。

❓ 常见问题 FAQ

Q1: JSON 提示词会消耗更多积分吗？

不会。积分消耗只与图像尺寸和生成次数有关。

Q2: 我不懂编程，能用 JSON 提示词吗？

完全可以！只需复制模板，修改引号内的文字即可。

Q3: 哪些字段是必需的？

只有 image_description 是必需的，其他字段都是可选的。

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关键词: AI提示词, JSON提示词, 结构化提示词, AI图像生成, NanoBanana Pro

作者
NNanoBanana团队
分类
AI提示词工程