AI 繪圖提示詞教學：用中文描述，生出專業級 Midjourney／DALL·E 圖

你用中文打了「幫我畫一隻可愛的貓」，結果生出來的圖時而像照片、時而像塗鴉，連著抽十次都不滿意——這不是你的問題，是你還沒學會「翻譯畫面」的方法。

這篇要解決的問題：把腦中的中文畫面，準確變成 Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion 看得懂的專業提示詞，而不是靠運氣抽卡。 適合誰讀：社群小編、電商賣家、設計助理、自媒體經營者，以及任何不會下英文卻想穩定出圖的人。 讀完你會得到：一套「中文描述 → 六欄位拆解 → 英文關鍵詞」的固定流程、可複製的 Prompt 範本、一張中翻英 Workflow 流程圖、一個進階加權與多模態實戰段落，以及兩個台灣小編、電商賣家把出圖時間砍半的真實案例。

為什麼你的 AI 繪圖總是「歪掉」

多數人卡關，不是審美問題，而是溝通方式錯了。AI 繪圖模型不是讀懂「一句中文的意思」，而是讀懂「一串關鍵詞的權重」。你寫「可愛的貓」，模型不知道你要的是日系手繪、3D 皮克斯風、還是寫實攝影；不知道鏡頭遠近、光從哪來、背景是什麼色調。資訊缺口，全被模型自由發揮，於是每次都不一樣。

更底層一點說：擴散模型（diffusion model）的運作，是先把一張純雜訊的圖，依照你的提示詞「逐步去雜訊」還原成畫面。你給的關鍵詞越具體、權重分配越清楚，它每一步的「方向感」就越穩；你給得越模糊，它每一步都在猜，自然每次都飄到不同地方。這就是為什麼「同一句模糊中文」會抽出十種風格——不是模型不穩，是你的指令本身就有十種解讀空間。

常見三個誤區：

• 以為要會寫英文句子：其實模型吃的是名詞片語，不是文法漂亮的句子。
• 一次描述塞太滿或太空：太空模型亂猜，太滿則關鍵詞互相打架。
• 每次都重寫：無法判斷到底哪個詞有效，永遠在原地抽卡。

解法很簡單：先把畫面想清楚（用中文），再用固定欄位翻成英文關鍵詞（用公式）。 描述歸描述、翻譯歸翻譯，分兩步走，圖就會穩。這種「先想清楚、再結構化輸出」的思路，和 Prompt 框架大全 主張的方法論完全一致——好的提示詞，從來不是靈感，而是工程。

核心概念：把「畫面」拆成六個欄位

我把專業提示詞拆成六個欄位。你只要逐欄填中文、再逐欄翻英文，不必再煩惱「整句怎麼寫」。

一句話記住：主體決定「畫什麼」，後五欄決定「畫得像不像你要的」。 多數人只寫了主體，難怪風格全靠運氣。把六欄填滿，你就掌握了 90% 的可控性。這套拆解邏輯，本質上和 Prompt 框架大全 強調的「結構化輸入」一脈相承——好的提示詞都是「有欄位、可調整」的。

六欄位的「資訊密度」要怎麼拿捏

填欄位時最常見的失敗，是每一欄都寫得太少或太多。給你一個簡單的對照表，照「弱／剛好／過載」三檔自我檢查：

原則是：每一欄都「具體但收斂」。風格只選一種主軸（要寫實就別同時喊插畫）、光線只給一個主要光源、畫質兩三個詞就夠。欄位之間互相矛盾，是新手出圖「糊掉、四不像」的頭號元兇。

實際教學：五步驟把中文變成專業 Prompt

Step 1：先用一句中文寫清楚畫面

別急著想英文。先問自己：「我到底要看到什麼？」用一句白話講出來，例如：

我要一隻橘貓坐在咖啡廳窗邊，黃昏的光從窗外灑進來，畫面溫暖、有點文青感。

寫得出這句中文，你就已經完成最難的一步——把模糊的感覺，變成具體的畫面。

Step 2：套用六欄位公式拆解

把上面那句話，拆進六個欄位：

• 主體：橘貓、坐在咖啡廳窗邊
• 風格：文青感／溫暖插畫（你想要的）
• 構圖：中景、平視
• 光線：黃昏逆光、柔和
• 色調：暖色系
• 畫質：高細節

拆解的好處是，你會立刻發現原本漏掉了什麼。「文青感」太模糊？那就決定要日系手繪還是寫實攝影，二選一填進去。

Step 3：每個欄位翻成具體英文關鍵詞

重點：翻欄位、不翻句子。用逗號分隔的名詞片語，而不是完整句子。

• an orange cat sitting by a cafe window
• warm illustration, cozy aesthetic, Japanese style
• medium shot, eye-level
• golden hour backlight, soft lighting
• warm tones
• highly detailed, sharp focus

不會翻？把六欄中文丟給 ChatGPT 或 Claude，請它「照欄位轉成 AI 繪圖英文關鍵詞，用逗號分隔」即可。想把這套轉換做得更穩，可以參考 ChatGPT 提示詞教學 裡的指令寫法；如果你慣用 Google 生態，Gemini 提示詞教學 也能照同樣方式當你的翻譯官。

Step 4：加上參數與排除詞

把關鍵詞串起來，最後補上工具參數與「不要什麼」：

• Midjourney：句尾加 --ar 16:9 --v 6（比例與版本）
• 排除詞：不想要的元素另外標註，例如 --no text, watermark, blurry
• DALL·E：不吃 -- 參數，改用自然語言補一句「橫式構圖、不要文字」
• Stable Diffusion：把不要的放進「負面提示詞（negative prompt）」欄位

排除詞是新手最常忽略、效果卻最明顯的一招。 圖上莫名出現的文字、浮水印、多餘的手指，靠它擋掉一大半。

Step 5：固定變因，一次只改一欄

出了第一張圖後，千萬別整串重寫。一次只動一個欄位：覺得太暗？只改光線欄；風格不對？只換風格欄。這樣你才知道是哪個詞起了作用，並把有效的關鍵詞記下來，慢慢累積成你自己的「風格範本」。在 Midjourney 可用相同 seed 或風格參考鎖定基底，讓微調更精準。

範例：可複製 Prompt 與中翻英 Workflow

可複製的提示詞範本（直接套你的內容）

把中括號換成你的描述即可：

[主體：誰/什麼，在做什麼，在哪裡],
[風格：藝術類型/媒材，例 photorealistic / watercolor / 3D render / anime],
[構圖：鏡頭，例 close-up / wide shot / low angle],
[光線：光源氛圍，例 soft natural light / golden hour / studio lighting],
[色調：例 warm tones / pastel colors / high contrast],
[畫質：highly detailed, sharp focus, 8K],
--ar 16:9 --v 6 --no text, watermark, extra fingers

帶入「咖啡廳橘貓」的完整成品：

an orange tabby cat sitting by a cozy cafe window,
warm hand-drawn illustration, Japanese cozy aesthetic,
medium shot, eye-level,
golden hour backlight, soft warm lighting,
warm muted tones,
highly detailed, sharp focus,
--ar 16:9 --v 6 --no text, watermark, blurry

給 ChatGPT／Claude 的「中翻英提示詞產生器」Prompt

如果你連欄位都懶得自己翻，把這段貼給 AI，它會幫你照公式產出：

你是 AI 繪圖提示詞專家。我會給你一句中文畫面描述，
請依照六個欄位（主體、風格、構圖、光線、色調、畫質）拆解，
並轉成「逗號分隔的英文關鍵詞」，最後附上建議的 Midjourney 參數
（比例、版本）與排除詞。請直接給我可複製的英文提示詞，不要解釋。

我的中文描述是：[在這裡貼上你的一句話]

想要更進階、可重複使用的版本，也可以直接用 AgentAI 的 Prompt 產生器 生成結構化提示詞。

文字版 Workflow 流程圖

腦中模糊的畫面
        ↓
用一句中文寫清楚（主角＋場景＋氛圍）
        ↓
拆進六欄位（主體／風格／構圖／光線／色調／畫質）
        ↓
逐欄翻成英文關鍵詞（名詞片語，逗號分隔）
        ↓
加上參數（--ar 比例、--v 版本）與排除詞（--no）
        ↓
出第一張圖 → 檢視
        ↓
   滿意？──是──→ 存進「風格範本」庫，重複使用
        │
        否
        ↓
一次只改一個欄位 → 重新出圖（回到上一步）
        ↓
   仍不理想？──→ 改用局部重繪／修圖（見下方進階段落）

這條流程的精神，是把創意變成可重複、可微調的流程，而不是每次重來。當你把它寫成固定步驟，等於替自己建了一套「迷你 SOP」，下一步就能套到 AI 品牌風格指南 那種團隊共用的規範裡。

進階：更深入的一層

學會六欄位後，真正拉開差距的是這三件事：權重控制、生成後編輯、多模態工作流。這一層才是把「會出圖」變成「能交付商案」的關鍵。

1. 關鍵詞權重：不是寫了就有用

提示詞不是「列清單」，而是「分配注意力」。同一組詞，排序與加權不同，出來的圖差很多。

• 位置即權重：越靠前的詞，模型給的注意力越高。主體與最重要的風格永遠放最前，畫質、解析度這類補強詞放最後。
• Stable Diffusion 手動加權：用括號語法 (keyword:1.3) 加強、(keyword:0.7) 減弱。例如想讓「霓虹光」更強卻不蓋過主角，可寫 (neon glow:1.2)。
• Midjourney 雙冒號權重：用 主體::2 背景::1 明確告訴模型「主體比背景重要兩倍」，避免背景喧賓奪主。
• 負面提示詞是另一半畫布：很多人只顧正面描述，忘了負面提示詞能擋掉模型的「壞習慣」。一組好用的通用負面詞：lowres, bad anatomy, extra fingers, watermark, text, jpeg artifacts。

2. 出圖之後，才是專業的開始

一次到位的圖很少。專業流程是「生成 → 局部修 → 放大」三段：

1. 局部重繪（inpainting）：只圈出有問題的區域（例如那隻畸形的手、多出來的文字）重新生成，其他部分原封不動。
2. 外擴（outpainting）：把畫面往外延伸，做出橫幅或不同比例版本。
3. 放大（upscale）：先用小尺寸快速試風格，定稿後再放大到印刷可用解析度，省算圖額度。

這三招的完整操作，整理在本站的 AI 修圖與局部重繪教學。把「生成」和「修圖」拆開，你就不會再為了救一根手指而整張重抽。

3. 多模態：用「圖＋文」一起下指令

新一代模型（GPT-4o、Gemini、Midjourney 的圖片參考）都能「看圖再生圖」。這代表你可以：

• 丟一張參考圖 + 一句中文：「照這個構圖，把主角換成我的產品。」
• 上傳品牌色卡或既有素材，要求模型沿用色調。
• 用既有插畫當 --sref 風格參考，產出一整組視覺一致的系列圖。

這種「圖文混合輸入」正是多模態 AI 的主場，運作原理與更多玩法整理在 多模態 AI 應用指南。對社群與電商團隊來說，這一步等於把「找參考、對風格」的來回溝通直接內建進提示詞。

4. 從「單張圖」升級到「整套視覺敘事」

當你要的不只是一張圖，而是一支短影音的分鏡、一系列廣告的視覺，提示詞就要從「描述畫面」升級成「描述故事」。先用 AI 腳本寫作教學 把文案與鏡頭順序定下來，再用 AI 分鏡腳本（storyboard）教學 把每個鏡頭轉成可出圖的畫面描述，最後才回到本文的六欄位逐格出圖。這條「腳本 → 分鏡 → 出圖」的鏈路，是內容團隊把 AI 繪圖規模化的標準路徑。

常見錯誤：這幾個雷一踩就抽卡到天荒地老

• 整句中文直接機翻丟進去：語意被稀釋，關鍵詞失去權重，模型抓不到重點。
• 只寫主體、不寫風格與光線：風格全靠模型亂猜，當然每次不一樣。
• 形容詞太抽象：「好看的」「高級的」模型無法量化，改用「霓虹賽博龐克」「北歐極簡」這類有指向性的詞。
• 一次改太多欄位：圖變了卻不知道是哪個詞造成的，等於白測。
• 忘了排除詞／負面提示詞：放著多餘文字、浮水印、變形的手不管，再美的構圖都破功。
• 風格詞互相打架：同時寫 photorealistic 和 anime，模型只好折衷成四不像。
• 不記錄有效關鍵詞：每次都從零開始，永遠累積不出自己的風格資產。

最佳實務：讓出圖又快又穩的五個習慣

1. 建立你的「風格關鍵詞庫」：把試出來有效的風格、光線詞存成一份清單，下次直接套。團隊共用時，可升級成 AI 品牌風格指南 那種正式規範。
2. 權重由重到輕排列：越前面的關鍵詞權重越高，把最重要的主體與風格放前面，必要時用加權語法強化。
3. 善用排除詞清單：固定一組 --no text, watermark, blurry, extra fingers，省去反覆踩雷。
4. 一張圖一個目的：別想用一張圖塞下所有元素，拆成多張更可控。
5. 把流程交給 AI 助手代跑：用 Claude 或 ChatGPT 當你的「提示詞翻譯官」——你給中文、它照公式產出英文 Prompt，你只負責挑圖。指令寫法可參考 ChatGPT 提示詞教學。

實際案例一：台灣社群小編的出圖效率翻倍

情境：台中一家手搖飲品牌的社群小編 Amy，每週要產出 5～7 張貼文配圖。過去她用 AI 繪圖，全靠零散的中文亂打，常常一張圖要抽 20～30 次才勉強堪用，風格還不統一，整個版面看起來雜亂。

導入前：

• 每張圖平均花 40 分鐘、抽圖 25 次以上
• 風格不統一，品牌視覺鬆散
• 算圖額度月底常常不夠用

導入做法：Amy 套用本文的「六欄位公式」，先固定一組品牌風格關鍵詞（warm pastel tones, clean flat illustration, cozy lifestyle），再針對每張圖只替換「主體」欄；並建立一份 Notion 風格範本庫，把有效關鍵詞存起來。最後她把「中文描述 → 英文 Prompt」這一步交給 ChatGPT 照公式代跑，自己只負責寫中文與挑圖。

導入後成果（導入後 1 個月實測）：

關鍵不在她變會下英文，而在她把出圖變成一條有公式、可複製的流程。

實際案例二：電商賣家的商品情境圖難題

情境：新北一位賣手工香氛蠟燭的蝦皮賣家阿哲，想替每款新品拍「生活情境圖」，但找攝影棚一組要好幾千元，自己拍背景又雜亂。他改用 AI 繪圖，卻卡在「產品本體一被 AI 重畫就走樣」。

問題拆解：他原本想用一句話「畫一個香氛蠟燭放在木桌上」整張生成——這在電商情境是錯的，因為真實商品不能讓模型自由發揮。

導入做法：

1. 先用本文六欄位，只生「情境背景」：a cozy wooden table by a window, soft morning light, warm muted tones, Scandinavian minimalist, highly detailed --ar 4:5 --no text, candle（刻意用排除詞把蠟燭排除，只要背景）。
2. 再用合成／局部重繪，把實拍的蠟燭去背貼進背景，細節操作見 AI 修圖與局部重繪教學。
3. 固定一組「光線＋色調」錨點，讓全店商品圖色溫一致。

成果：單款情境圖成本從外拍的數千元，降到幾乎只剩時間成本；上架速度從「等排棚」變成「當天出圖」，新品平均提早 3～5 天上架。重點不是用 AI 取代攝影，而是用 AI 出背景、實拍出主體，各做擅長的事。

結論

AI 繪圖出不好，幾乎都不是審美問題，而是溝通方法問題。記住這條路徑：先用中文寫清楚畫面 → 拆進六欄位 → 逐欄翻成英文關鍵詞 → 加參數與排除詞 → 固定變因微調；進階再疊上權重控制、局部重繪與多模態輸入。你不需要英文很好，只需要把畫面想清楚，再照公式翻譯。

從今天起，別再對著輸入框亂打中文了。挑一張你最近想做的圖，套上本文的六欄位範本，跑一次完整流程。接著往三個方向深化：想把指令寫得更精準，補上 Prompt 框架大全；想救手指、做系列圖、改比例，看 AI 修圖與局部重繪教學；想用「圖＋文」一起下指令、把出圖規模化，讀 多模態 AI 應用指南。一步一步，你的 AI 繪圖就會從「抽卡」變成「可交付的專業產能」。

免責聲明：本文僅為提示詞操作教學，不構成法律意見。各 AI 繪圖平台（Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion 等）的著作權歸屬與商用授權條款各有不同，且模仿在世藝術家風格、生成可辨識的真實人物肖像，在部分地區可能涉及法律風險。將生成圖片用於商業用途前，請務必確認該平台最新的授權條款，必要時諮詢專業法律意見。

❓ 常見問題 FAQ

🔗 延伸閱讀

• AI 修圖與局部重繪教學
• Prompt 框架大全
• ChatGPT 提示詞教學
• Gemini 提示詞教學
• AI 品牌風格指南