DomoAI 发布 30 套 AI 绘画提示词模板，详解 GPT Image 2 与 Nano Banana 系列最佳实践
在 AI 图像生成的领域，提示词（Prompt）的质量直接决定了生成的图像精度与艺术风格。DomoAI 近期在其官方博客中发布了一篇深度指南，针对其核心模型 GPT Image 2 以及 Nano Banana 2/Pro 系列，系统梳理了 30 个经过验证的提示词模板。
核心方法论：从“形容词堆砌”到“视觉指令”
官方指出，优秀的 AI 提示词不应是形容词的堆砌（Wall of Adjectives），而应是一份清晰的“视觉工作单”。构建高质量提示词的关键在于遵循特定的逻辑顺序：
- 主体 (Subject)：明确核心对象。
- 姿态/动作 (Pose/Action)：描述行为状态。
- 环境 (Setting)：设定场景背景。
- 构图与光影 (Composition/Lighting)：控制画面布局与氛围。
- 风格与材质 (Style/Material)：定义艺术风格。
- 不可妥协的约束 (Non-negotiable constraints)：锁定关键细节。
- 格式 (Format)：指定比例或输出格式。
案例对比：
- 模糊提示："A beautiful cinematic anime girl, highly detailed, dramatic, cool lighting."
- 精准提示："Waist-up portrait of an original adult anime courier with a short teal bob, amber eyes, and a crescent pendant. She waits beneath a station clock at blue hour. Centered composition, soft rim light, clean cel shading, navy and amber palette. Keep her hair, eyes, and pendant exact."
后者之所以更优，并非因为更长，而是因为开发者可以清晰地检查并控制每一个决策变量。
30 套场景化模板与工具选型策略
这 30 个模板并非简单的列表，而是一个任务库。根据创作目标的不同，DomoAI 建议将提示词与特定模型进行匹配：
- 探索新风格/动漫概念：推荐使用 DomoAI Text to Image 的 Anime 或 Fusion 类别。保持角色身份约束不变，仅调整风格类别。
- 生成特定模型或图像编辑：推荐使用 Multi-Model Image Generator & Editor，支持 GPT Image 2、Nano Banana 2 及 Nano Banana Pro。
- Nano Banana 2：适合快速日常迭代。
- Nano Banana Pro：适合多参考的角色、风格及产品组合生成。
重点场景模板示例
1. 原创动漫角色 (Original Anime Character)
- 适用：角色原画或身份锚点。
- 核心策略：将身份细节（发型、瞳色、标志性配饰）置于风格描述之前。若结果偏离，应移除次要风格词，重述身份细节后再生成。
- 模板片段："Create an original anime protagonist in the [age range] age group with [hair color and shape]... Preserve a clear, repeatable silhouette."
2. 多视图角色参考表 (Multi-View Character Reference Sheet)
- 适用：对比角色在不同角度下的比例与服装。
- 核心策略：确保前、侧、后视图中的服装描述、身体比例和配色方案完全一致。
- 模板片段："Create a clean full-body reference sheet for [character name] using [front, side, and back views]... Show the same [outfit description]... in every panel."
3. 产品与广告视觉 (Product or Ad Visual)
- 适用：电商产品图、广告素材。
- 核心策略：优先定义产品形状、标签区域、颜色及放置位置，避免过度装饰干扰主体。
4. 视频静止帧 (Still for Animation)
- 适用：为动画制作准备关键帧。
- 核心策略：重点关注主体清晰度、画面连续性以及预期的帧状态。
迭代优化技巧
当生成结果不理想时，DomoAI 建议采用“单变量迭代法”：
- 识别哪个部分缺失（如构图错误、光影平淡）。
- 仅修改对应的提示词部分（如调整构图描述）。
- 保留所有成功的细节不变。
通过这种精细化的控制，创作者可以高效地微调图像，直至达到预期的视觉效果。
