ai生圖效果差？結果不盡人意？在生成途中你必須要避免的幾個致命錯誤！

自從ai生圖普及以來，你是否也曾滿懷期待地在輸入框裡敲下“一個美麗的女孩”，結果卻得到一個眼神澣散、四肢扭曲、手指如同克蘇魯觸鬚般的“生物”？這種從天堂到地獄的體驗，是每個AI繪畫新手都經歷過的惡夢。問題不在於AI太笨，而在於你與它的溝通方式，從一開始就充滿了誤解。

要讓AI從一個混亂的造物主，變成一個懂你的神筆馬良，你必須停止犯以下幾個致命的錯誤。

錯誤一：謎語人式的「提示詞」（Prompt）

這是最常見，也是最致命的錯誤。你對AI說“一個女孩”，它的資料庫裡有數十億個關於“女孩”的圖像數據，從動漫蘿莉到寫實超模，從維多利亞時代到賽博朋克。它不知道你想要哪一個，所以只能給你一個所有概念疊加、模糊的「平均臉」。

【解決方案：像導演一樣下指令】
忘記簡單的名詞，學會用「場景描述法」來建構你的提示詞。一個合格的提示詞至少應包含以下幾個要素：

主體(Subject): 不只是“一個女孩”，而是“一個20歲的日本女孩，有著銀色長髮和藍色眼眸”。
畫質與細部(Quality & Detail): 加上 masterpiece, best quality, ultra-detailed, intricate details 這類詞彙，相當於告訴AI「給我你最好的作品」。
風格(Style): 你想要什麼感覺？是 fantasy art, photorealistic, cinematic lighting 還是 anime style, by makoto shinkai？明確風格是決定畫風的關鍵。
構圖與環境(Composition & Environment): 她在哪？在做什麼？standing in a neon-lit tokyo street at night, raining, reflections on wet pavement。這會讓畫面充滿故事感。
情緒與光影(Emotion & Lighting): melancholic expression, soft rim light from the side。光是塑造氛圍的靈魂。

一個糟糕的提示詞： a girl
一個合格的提示詞： (masterpiece, best quality:1.2), 1girl, solo, silver long hair, blue eyes, melancholic expression, wearing a black trench coat, standing in a neon-lit tokyo street at night, raining, lect oions, 片語, 片語, photoions, 1, 片, photoions, 1, 片, 5, 5ions, 1, 片, photoions, 1, 片, 5ions, 1, 片, photo ultra-detailed.

錯誤二：對「負面提示詞」（Negative Prompt）的無視

你告訴了AI你想要什麼，但你沒告訴它你不想要什麼。 AI在學習時，也看過了大量低品質、錯誤的圖片。你不加以限制，它就可能把這些「壞習慣」帶到你的作品裡。六根手指、多餘的肢體、醜陋的五官，往往都是因為你沒有設定好「防火牆」。

【解決方案：建立你的「黑名單」】
幾乎所有專業的AI繪圖工具都有負面提示字輸入框。你需要把你最不想看到的東西都放進去。這是一份可以通用的基礎“黑名單”，你可以根據需要不斷擴充：
(worst quality, low quality:1.4), ugly, deformed, distorted, disfigured, bad anatomy, extra limbs, extra fingers, fewer fingers, bad hands, fused fingers, pooroor dr hands, fingers, bad hands, fused fingers, poorly drsing, poor 零。 legs, extra arms, extra legs, blurry, text, watermark, signature.

錯誤三：在錯誤的模型上緣木求魚

AI模型就像是不同畫派的畫家。你讓一個專畫水墨山水的畫家去畫超寫實的油畫肖像，結果自然慘不忍睹。許多平台內建了不同的“模型（Model）”或“檢查點（Checkpoint）”，它們各自有擅長的領域。

【解決方案：對症下藥，選對畫師】

想畫二次元老婆？ 選擇標註為 Anime 或 Cartoon 的模型，例如 Anything V5, AbyssOrangeMix 等。
追求照片級的真實感？ 尋找標註為 Realistic 或 Photorealistic 的模型，例如 ChilloutMix, Deliberate, Realistic Vision。
想嘗試特定風格？ 許多平台允許使用者上傳自己訓練的模型（稱為LoRA），你可以找到專門模仿特定藝術家畫風或產生特定概念（如機甲、奇幻生物）的模型。

新手建議：
剛開始時，不要急於追求複雜的技術。先從一個對新手友善的網站開始，例如 Leonardo.Ai 或 SeaArt.ai，它們的介面直觀，預設的模型和風格也足夠豐富。在這些網站上，反覆練習“場景描述法”和使用“負面提示詞”，當你能穩定地產生符合預期的圖片時，你已經超越了90%的新手。記住，AI繪畫不是一次性的魔法，而是一場與機器不斷溝通、調試和共同創作的旅程。

當你已經熟練了基礎的提示詞技巧，不再為“鬼手”和“崩臉”而煩惱時，你可能會遇到新的瓶頸：你的圖雖然“正確”，但卻平庸、缺乏衝擊力，總感覺“差了那麼一口氣”。這口氣，就藏在那些高手們秘而不宣的進階參數和工作流程裡。

進階錯誤一：忽略提示詞的“權重”與“順序”

你以為提示詞裡的詞彙都是平等的嗎？大錯特錯。 AI對提示詞的理解是有順序且專注的。排在前面的詞、被加權的詞，會獲得AI更多的「注意力」。

【解決方案：學會控制AI的「注意力」】

權重語法： 在 Stable Diffusion 的WebUI（如Automatic1111或ComfyUI）中，你可以用括號來提升或降低權重。
- (word:1.3)：將 word 的權重提升30%。當你希望某個特徵（如“紅色眼睛”）特別突出時使用。
- [word]：相當於 (word:0.9)，降低權重。當你希望某個元素存在但不要太搶眼時使用。
順序為王： 提示詞的前30個字（Token）對畫面影響最大。把你的核心要素，例如主體、畫風、構圖，放在最前面。而一些細節、背景元素可以往後放。
概念混合（Prompt Mixing）： 使用 [from:to:when] 語法，可以讓AI在生成的不同階段使用不同的提示詞。例如 [cat:dog:0.5] 會讓AI在前50%的步數畫貓，後50%畫狗，進而創造出奇特的混合生物。這是創造新物種的高級玩法。

進階錯誤二：只會“抽卡”，不會“修卡”——無視“圖生圖”與“局部重繪”

許多人生成圖片就像抽卡，不好就丟掉重來。但高手們從不把希望寄託於一次完美的生成。他們把“文生圖（txt2img）”生成的、有瑕疵但構圖不錯的圖片，當作一張“草稿”，然後用更精細的工具進行“二次創作”。

【解決方案：把AI當成你的精修畫師】

圖生圖(img2img): 將一張不滿意的圖丟進「圖生圖」模組。你可以用相同的提示詞，但調低「重繪幅度（Denoising strength）」。這個參數在0到1之間，數值越高，AI的自由發揮空間越大。調低它（如0.3-0.5），可以在保留原圖構圖和色彩的基礎上，優化細節和質感。
局部重繪(Inpainting): 這是修復「鬼手」和「崩臉」的終極武器。在「圖生圖」的「局部重繪」標籤下，用畫筆塗抹你想要修改的區域（例如手部），然後只針對這個區域下達新的指令。比如，在提示詞框裡只寫 a perfect hand, five fingers, detailed skin texture，AI就會集中所有算力去重繪你指定的區域，效果遠勝於全局重抽。

進階錯誤三：滿足於預設設置，忽略“採樣器”與“VAE”

你是否從未動過「採樣方法（Sampler）」和「VAE」這兩個下拉式選單？它們就像是相機的鏡頭和底片，對最終成像的風格和色彩有著決定性的影響。

【解決方案：找到你的「黃金搭檔」】

採樣器(Sampler): 不同的採樣器收斂速度和畫面風格不同。
- Euler a：富有創造性，變化多端，適合探索新概念，但可能不穩定。
- DPM++ 2M Karras：推薦！穩定、高品質，出圖細節豐富，是目前許多人的首選。
- DDIM：速度快，但細節可能稍遜。
- 建議： 固定你的提示詞和種子，只切換採樣器，看看哪種風格最符合你的美感。
VAE (Variational Autoencoder): 它負責將AI在潛在空間產生的抽象資料「解碼」成我們能看到的像素圖像。簡單來說，它決定了圖片的色彩和對比。
- 好的VAE能讓灰濛濛的圖片變得色彩鮮豔、通透。
- 一個不匹配的VAE則可能讓畫面過曝或飽和度異常。
- 建議： 大多數寫實或動畫模型，都推薦搭配 kl-f8-anime2.ckpt 或 vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt 這類專門的VAE檔。它們能顯著提升畫面質感。