使用“主体+动作+场景+风格+画质”五段式提示词结构可显著提升豆包图片生成准确性，辅以负面提示词、锚定词库、分步调试及历史高分提示词复用等方法优化效果。
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如果您希望在豆包中生成高质量图片，但提示词效果不理想，则可能是由于描述不够精准或缺乏关键要素。以下是提升豆包图片生成准确性的多种提示词构建方法：
一、使用结构化提示词公式
豆包图像生成模型对语法结构敏感，采用“主体+动作+场景+风格+画质”五段式组合可显著提升出图一致性。该结构确保模型逐层解析语义，避免歧义。
1、确定核心主体，例如一只银渐层英短猫，不可仅写“猫”。
2、添加动态或静态动作，例如蹲坐在窗台边凝视窗外，避免模糊动词如“在”“有”。
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3、指定具体场景与光照，例如阳光午后，木质窗框投下斜影，浅灰墙面背景，禁用“漂亮房间”等抽象表述。
4、明确艺术风格与媒介，例如宫崎骏动画风格，柔和水彩质感，手绘线条感，勿用“高级感”“唯美”等主观词。
5、追加画质参数，例如8K超高清，细节锐利，无噪点，景深自然，强化输出稳定性。
二、启用负面提示词屏蔽干扰项
豆包支持在提示词末尾添加负面指令，用于主动排除常见失真类型。该方式直接干预模型隐空间采样路径，减少无效迭代。
1、在完整正向提示词后添加英文逗号分隔符，输入nsfw, blurry, deformed hands, extra fingers, disfigured, bad anatomy。
2、针对中文用户常见问题，追加文字水印，logo，中文字符，二维码，多头，断肢等关键词。
3、若生成结果出现塑料感材质，加入plastic texture, doll-like, mannequin进行抑制。
三、利用角色/风格锚定词库替换
豆包对部分风格术语存在预训练权重偏置，使用平台已验证的高频锚定词，比自由造词成功率更高。这些词对应内部特征向量聚类中心，调用更稳定。
1、人物风格优先选用anime screencap, Pixar 3D render, Studio Ghibli still，而非“日漫风”“3D卡通”。
2、写实类图像使用National Geographic photo, Leica M11 shot, f/1.4 shallow depth of field，激活真实相机参数建模。
3、中国风场景固定搭配ink wash painting by Qi Baishi, Song dynasty aesthetic, misty mountain landscape，避免单用“国风”。
四、分步调试提示词长度与顺序
豆包对提示词总长度及关键词位置敏感，过长易导致注意力稀释，前置词权重更高。通过阶梯式增删可定位失效模块。
1、先输入最简核心词组，例如red apple on white marble，确认基础构图正确。
2、每次仅增加一个修饰维度，如追加matte finish, studio lighting, macro lens，观察变化是否符合预期。
3、若某次添加后图像崩坏，立即回退并替换该模块为同义锚定词，例如将“studio lighting”改为softbox illumination, even fill light。
五、复用高分历史提示词反向解构
豆包界面中已成功生成的优质图片右下角显示“重绘”按钮，点击后可查看系统自动提取的原始提示词。该提示词经模型实际验证，具备即用性。
1、找到一张符合需求的豆包社区公开图片，点击重绘按钮。
2、在弹出框中复制完整提示词，粘贴至新会话输入框。
3、仅修改其中1–2个变量，例如将“cyberpunk city at night”替换为“cyberpunk marketplace at dusk”，保留其余结构不变。
