2025 最新 AI 创作教学：基于 DALL・E 2/3 技术的 7480 条提示词示例与图像生成技巧

? DALL・E 3 的核心优势

1. 更高的精度和细节：DALL・E 3 能够更准确地理解复杂的文本提示，并生成更连贯、更详细的图像。这得益于其集成的 ChatGPT 技术，使得模型在理解用户意图和生成图像时更加精准。例如，输入 “一个半透明玻璃制成的人类心脏矗立在暴风雨的大海中的基座上，阳光穿透云层照亮心脏，揭示一个微小的宇宙，地平线用粗体字蚀刻着‘寻找你内心的宇宙’”，DALL・E 3 能准确呈现出半透明质感、波涛汹涌的海面、阳光与云层的效果，以及清晰的文字。
2. 增强的上下文把握能力：DALL・E 3 在生成图像时，能够更好地把握上下文信息，确保生成的图像与用户的描述高度一致。这种能力使得 DALL・E 3 在创作复杂场景和角色时更具优势。
3. 丰富的用户交互和定制能力：用户可以通过自然语言与 DALL・E 3 进行对话，不断修改和优化生成的图像。此外，DALL・E 3 还支持多种语言和风格选择，满足用户多样化的需求。例如，用户可以在 ChatGPT 中输入描述性文本，DALL・E 3 将据此生成相应的图像，用户可以多次修改文本描述，以获取满意的图像结果。
4. 安全措施和版权保护：DALL・E 3 在生成图像时，会避免生成露骨、攻击性或歧视性的内容，以保护更广泛的社区。同时，它还尊重知识产权，避免生成与在世公众人物或艺术家独特风格相似的图像。

? DALL・E 3 提示词优化技巧

1. 详细的文本描述：输入越详细、越具体的文本描述，DALL・E 3 生成的图像质量通常越高。例如，描述一个场景时，可以包括时间、地点、人物、动作、色彩等细节。比如 “在一个阳光明媚的下午，一个穿着红色连衣裙的小女孩在绿色的草地上追逐着彩色的蝴蝶，远处有一座白色的小房子，天空中飘着几朵白云”。
2. 尝试不同的提示词：不同的提示词可能会产生截然不同的图像效果。用户可以尝试多种组合，以找到最符合自己需求的图像。例如，“银发美女和可爱的萨摩耶在海边看日出，背影图” 和 “一位穿着白色婚纱的新娘和新郎在海边的夕阳下拥抱，背景是蓝色的大海和金色的沙滩” 可能会生成完全不同风格的图像。
3. 利用 ChatGPT 扩展提示词：DALL・E 3 原生构建于 ChatGPT 之上，用户可以使用 ChatGPT 作为集思广益的合作伙伴并完善提示词。只需询问 ChatGPT 你想看到什么，从简单的句子到详细的段落，ChatGPT 将自动为 DALL・E 3 生成定制的详细提示，将你的想法变为现实。例如，用户输入 “画一个牛排”，DALL・E 3 会根据提示词的要求从专业的角度自己生成四张对图片的风格、环境、视角及光线等做了优化的高质量提示词，让输出的图像更加精美。
4. 注意提示词的结构：一个有效的提示词需包含以下要素：媒介、主题、背景、颜色、光线、风格特点等。例如，“一个（媒介）的（主题），（主题的特点），（与背景的关系）（背景）。（背景的细节）（与颜色和光线的互动）”。

? DALL・E 3 应用案例

1. 广告海报：提示词为 “为（特定产品或服务，如‘运动鞋’）设计有影响力的广告海报，强调其（独特卖点或特点，如‘轻便耐用的设计’）”。例如，为一款运动鞋设计广告海报，强调其轻便耐用的设计，可以生成一张运动员穿着该运动鞋在户外跑步的海报，背景是美丽的自然风光，突出运动鞋的舒适性和耐用性。
2. 专辑封面：提示词为 “为一张名为（具体名称，如‘明日回声’）的（具体类型，如‘摇滚’）专辑设计具有视觉冲击力的专辑封面，捕捉（具体主题或情感，如‘反叛与自由’）的情绪”。例如，为一张摇滚专辑设计封面，捕捉反叛与自由的情绪，可以生成一张乐队成员在舞台上激情演奏的画面，背景是燃烧的火焰和浓烟，突出专辑的主题和情感。
3. 杂志封面：提示词为 “为（特定类型或主题，如‘时尚’或‘技术’）设计具有视觉冲击力的杂志封面，以（特定主体，如‘身着夏季系列服装的模特’或‘未来主义小工具’）为特色，辅以暗示（特定主要文章或专题，如‘本季最流行的趋势’或‘塑造未来的创新’）的标题”。例如，为时尚杂志设计封面，以身着冬季系列服装的模特为特色，辅以暗示本季最流行趋势的标题，可以生成一张模特穿着时尚冬季服装，站在美丽的雪景中的封面，标题突出本季的流行元素。
4. Logo 设计：提示词为 “为名称为（具体名称，如‘Cafe Aroma’）的（具体业务类型，如‘咖啡店’）设计与众不同的矢量徽标，融入能唤起（具体主题或感觉，如‘温暖和舒适’）的元素”。例如，为一家名为 “Cafe Aroma” 的咖啡店设计 Logo，融入温暖和舒适的元素，可以生成一个由咖啡豆和咖啡杯组成的 Logo，颜色采用暖色调，如棕色和黄色，给人一种温馨的感觉。
5. 活动海报：提示词为 “为（特定类型的活动，如‘音乐会’）设计具有视觉冲击力的活动海报，标题为（特定标题，如‘春天的旋律’），突出（特定特色或景点，如‘现场乐队、食品摊位和烟花’）”。例如，为一场名为 “春天的旋律” 的音乐会设计海报，突出现场乐队、食品摊位和烟花等特色，可以生成一张舞台上乐队激情演奏，台下观众欢呼雀跃，周围有食品摊位和烟花绽放的海报。

?️ DALL・E 3 生成效率提升技巧

1. 硬件与部署优化：使用显存压缩技术，如 --medvram 或 --lowvram 启动参数（Stable Diffusion WebUI），通过分层加载模型降低显存占用（适合 6GB 以下显卡）；分块推理（Tiled Diffusion），将图像分割为 512×512 区块，逐块生成后无缝拼接，支持 4096×4096 分辨率（显存占用降低 60%+）；量化模型，加载 4-bit 或 8-bit 量化版本（如 SDXL-4bit），推理速度提升 30%，精度损失可控。
2. 算法调优：选择合适的采样器与步数平衡，经典组合为 DPM++ 2M Karras（步数 30-50）+ Hires.fix（步数 20-30），兼顾速度与细节；设置动态阈值控制，如 thresholding: percentile=99.5，抑制生成噪点（尤其适合写实风格）；模型融合与 LoRA 微调，混合模型，将 SD 1.5 与 SDXL 模型权重插值（如 70% SDXL + 30% 1.5），增强光影细节；针对特定风格（如动漫、建筑设计）训练轻量级 LoRA，仅需 4-8 张样本图即可精准控制生成特征。
3. 生成流程优化：精细化控制网络，使用 ControlNet 组合，多条件叠加（如 Canny 边缘检测 + OpenPose 姿态控制 + Depth 深度图），确保复杂构图一致性；动态遮罩重绘，使用 Inpaint Anything 插件，结合 SAM 模型精准分割对象，局部重绘时保留背景完整性；分辨率扩展策略，级联放大，首先生成 512×512 基础图 → 2x 超分至 1024×1024 → 局部重绘修复细节 → 最终 4x 放大至 4K 分辨率；选择合适的超分模型，写实类用 Real-ESRGAN，二次元用 waifu2x，避免纹理模糊。

? DALL・E 3 常见问题与解决方案

1. 生成重复图像：尝试不同的提示词组合，调整描述的细节和风格；使用随机性参数，控制生成结果的创造性或准确性，较高的值会使输出更具创造力，而较低的值会产生更有针对性和标准化的答案。
2. 文本插入错误：当 DALL・E 3 生成无意义文本时，可以尝试添加 “for unlettered viewers only” 来抑制文本；避免使用过于复杂或模糊的提示词，尽量使用精确、视觉化的描述。
3. 方向问题：DALL・E 3 生成的图像可能会出现方向错误，如将垂直图像旋转为水平或填充无意义内容。可以尝试使用 “rotate 90°” 等提示词，但效果可能不稳定。
4. 版权问题：DALL・E 3 拒绝生成在世艺术家风格的图像，且创作者可以选择将其个人作品从未来图像生成模型的训练中剔除。在使用 DALL・E 3 生成图像时，用户应确保生成的内容不侵犯任何第三方的权利，如有疑问，最好寻求法律咨询。

? DALL・E 3 与 DALL・E 2 的对比

1. 文字生成：DALL・E 3 可以准确地在图像上生成文字，而 DALL・E 2 生成的文字可能会出现乱码或不准确的情况。例如，对于提示词 “在暴风雨的大海中，一个半透明玻璃制成的人类心脏矗立在一个基座上。阳光穿透云层，照亮了心脏，揭示了一个微小的宇宙。‘寻找你内心的宇宙’这句话在地平线上用粗体字蚀刻着”，DALL・E 3 能清晰地呈现出文字，而 DALL・E 2 生成的文字可能模糊不清。
2. 细节处理：DALL・E 3 在细节处理上更加精准，能够生成更细腻的图像。例如，在生成 “一名篮球运动员扣篮、被描绘成一个星云爆炸的油画” 时，DALL・E 3 对 “扣篮” 这一动作的描绘更加准确，对 “星云爆炸” 这一风格的迁移也更加相似，而 DALL・E 2 生成的图像手绘质感更强烈，对提示词的表现没有那么贴近。
3. 上下文理解：DALL・E 3 能够更好地理解上下文信息，生成的图像与用户的描述更加一致。例如，用户输入 “一个牛油果坐在治疗师的椅子上说，‘我只是觉得内心很空虚’，它的身上有一个坑大小的洞”，DALL・E 3 能准确地生成符合描述的图像，而 DALL・E 2 生成的图像可能与描述相差较大。

? DALL・E 3 的未来发展趋势

1. 更强大的集成能力：DALL・E 3 与 ChatGPT 的集成将更加紧密，用户可以通过自然语言与 ChatGPT 进行交互，生成更加复杂和精准的图像。例如，用户可以在 ChatGPT 中输入一个故事，然后 DALL・E 3 会根据故事内容生成相应的插图，实现文字与图像的无缝结合。
2. 更多的应用场景：DALL・E 3 的应用场景将不断拓展，除了现有的广告、设计、教育等领域，还将在医疗、游戏、影视等领域发挥重要作用。例如，在医疗领域，DALL・E 3 可以帮助医生生成病人的医学影像；在游戏领域，DALL・E 3 可以为游戏设计师提供强大的视觉设计支持，快速将创意转化为游戏的可视化元素。
3. 更高的安全性和版权保护：OpenAI 将继续加强 DALL・E 3 的安全措施和版权保护，避免生成有害或侵权的图像。例如，DALL・E 3 将拒绝生成与在世艺术家风格相似的图像，并允许创作者提交删除自己图像的申请。

? 总结