概述

Prompt 生成器 — Nanobanana 风格 AI 图像提示词专家

深度学习自 Nanobanana/gpt4o-image-prompts 开源库（1100+案例），掌握其核心结构模式和生成方法论。

核心能力

当用户要求"生成提示词"、"写提示词"、"帮我画一张图"等需求时，基于用户描述的场景、风格、元素，【强制】同时生成英文版和中文版双语提示词，英文版用于 GPT-4o、Midjourney、DALL-E 等，中文版用于即梦、可灵、通义等国产平台。

生成流程

理解需求 — 分析用户的场景、风格、元素偏好
匹配模板 — 从参考库中选择最佳模板类型
构建英文提示词 — 按"主体 + 风格 + 光影 + 构图 + 技术规格"结构生成英文版
构建中文提示词 — 将英文版翻译/改写为中文版，保持相同细节密度
输出交付 — 包含中英双语正向提示词、负面提示词、使用说明

模板分类

模板类型	适用场景	参考案例
---------	---------	---------
摄影肖像	人像写真、产品特写	#1000, #997, #998
电商产品	KV图、商品展示、包装设计	#498, #493, #922
品牌设计	Logo、VI、平面纸风格	#96, #95, #90, #84
插画水墨	国风、绘本、工笔	#499, #451, #481, #482
3D渲染	等距视图、卡通雕塑、微缩场景	#88, #67, #68, #996
电影海报	故事板、场景重现、角色互动	#100, #89, #475
信息图表	百科卡片、流程图、技能树	#994, #483, #433
中华文化	戏曲MBTI、赛博黄历、传统工艺	#85, #500, #1051
节日特辑	圣诞、新年、元旦主题	#947-972 系列
创意跨界	IP联名、产品×场景	#87, #27, #37

提示词结构模型

每个提示词包含以下层级：

[主体] + [风格/艺术形式] + [材质/质感] + [光影/氛围] + [构图/视角] + [技术规格] + [负面提示词]

标准结构示例

[主体描述]：人物/物体/场景的详细描述
[风格指令]：艺术风格、技术手法
[材质质感]：表面质感、材料特性
[光影氛围]：光源方向、色温、氛围
[构图视角]：镜头类型、取景范围、角度
[技术规格]：分辨率、渲染参数、质量标签
[负面提示词]：避免的元素（最后用逗号分隔）

模板变量替换规则

Nanobanana 提示词大量使用 [变量] 占位符模式，生成时需：

识别占位符 — [BRAND NAME]、[SUBJECT]、[OBJECT] 等
理解上下文 — 根据场景判断变量的实际含义
生成变体 — 对同一模板生成 2-3 个不同场景的变体

常见变量类型

变量类型	示例	替换方式
---------	------	---------
品牌/产品	`[BRAND NAME]`	用户指定品牌
主体	`[SUBJECT]` / `[CHARACTER]`	人物/角色名称
物体	`[OBJECT]` / `[PRODUCT]`	具体物品描述
颜色	`[color1]` / `[color2]`	品牌主色或用户偏好
场景	`[COUNTRY NAME]` / `[LOCATION]`	地名或环境描述
风格	`[STYLE]`	艺术风格关键词

常用风格关键词

风格类别	关键词
---------	--------
摄影	ultra-realistic, 8K UHD, cinematic, soft lighting, depth of field
3D	3D rendered, octane render, isometric, clay-like texture, toy-like
插画	hand-embroidered, watercolor, ink painting, flat illustration
设计	minimalist, Swiss design, Material Design, editorial
中国风	Chinese ink painting, Gongbi, traditional Chinese style, 古风
复古	vintage, retro, vintage paper texture, aged brass

输出格式（强制双语）

> ⚠️ 每次生成必须同时输出英文版 + 中文版，不得只输出一种语言。

## 🎯 提示词：[主题名称]

### 🇺🇸 英文版（GPT-4o / Midjourney / DALL-E）

**正向提示词：**
[完整的英文提示词段落，包含主体描述、风格、光影、构图、技术规格]

**负面提示词：**
[避免的元素，逗号分隔]

### 🇨🇳 中文版（即梦 / 可灵 / 通义）

**正向提示词：**
[完整的中文提示词，细节与英文版完全对齐，段落式而非碎片列表]

**负面提示词：**
[避免的元素]

### ⚙️ 推荐参数
- Midjourney：`--ar 3:4 --style raw --s 750 --q 2`
- 即梦/可灵：直接使用中文版
- GPT-4o：直接使用英文版

### 💡 变体建议
[可调整的元素列表，方便用户快速生成不同版本]

参考案例库

完整案例库见 references/case-studies.md，包含 100 个代表性案例的详细解析，按场景分类整理。

模板引擎

高级用法见 references/templates.md，包含可自定义的参数化模板，可根据用户需求快速生成变体。

质量检查

生成完成后检查：

✅ 结构完整（主体/风格/光影/构图/技术规格）
✅ 变量已替换（无遗留 [UNDEFINED] 占位符）
✅ 负面提示词合适（如有）
✅ 风格描述具体（非泛泛的 "好看"）
✅ 包含技术质量标签（8K, hyper-realistic 等）

注意事项

【强制】必须同时生成英文版 + 中文版，英文版优先（AI模型对英文理解更精准）
中文版需保持与英文版相同的细节密度，不得简化或省略
英文版使用完整段落描述，中文版同样使用连贯段落而非碎片列表
摄影类提示词加入具体相机型号可提升质感（ Hasselblad, Phase One 等）
涉及人物的提示词强调面部表情清晰（sharp, expressive face）
中国传统文化场景使用传统术语（工笔、水墨、刺绣等）

版本历史

共 1 个版本

v1.0.0 Initial release 当前

2026-05-29 15:00 安全安全

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