若图像生成结果与预期偏差，需优化指令：一、结构化表达核心元素；二、规避模糊词，转为具象视觉参数；三、显式声明构图视角；四、注入具体风格锚点；五、迭代微调指令。
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如果您希望千问AI根据具体需求生成高质量图像，但发现输出结果与预期存在偏差，则可能是由于文生图指令描述不够精准或缺乏关键细节。以下是针对通义千问文生图功能的指令编写与优化方法：
一、明确核心元素并结构化表达
通义千问对图像生成指令的理解高度依赖于关键词的完整性与逻辑顺序。将画面主体、风格、构图、光照、背景等要素分层列出，可显著提升生成准确性。
1、确定画面主体：用名词短语明确指定核心对象，例如“一只橘色短毛猫”而非“猫”。
2、添加属性修饰：在主体后紧跟颜色、材质、姿态、数量等限定词，例如“蹲坐在木质窗台上，尾巴卷曲，双眼直视镜头”。
3、嵌入场景与环境：使用介词结构说明位置关系与空间氛围，例如“窗外是阴天的东京街景，玻璃上有细微水痕”。
4、指定视觉风格：以公认的艺术流派或技术术语收尾，例如“宫崎骏动画风格，柔焦，8K分辨率”。
二、规避模糊词汇与主观表述
通义千问无法解析抽象或语境依赖性强的词语，如“好看”“高级感”“氛围感”等。必须将其转化为可识别的视觉参数或具象参照。
1、将“温馨”替换为“暖色调灯光，浅米色墙面，散落几本精装书与一杯冒热气的红茶”。
2、将“科技感”替换为“深蓝渐变背景，悬浮半透明全息界面，线条锐利，冷白光源投射细长阴影”。
3、将“古风”细化为“宋代山水画构图，留白三分之二，青绿设色，绢本质感，右下角钤朱文‘闲云’印”。
三、控制构图与视角参数
默认视角常为平视中心构图，若需特殊表现力，必须显式声明镜头语言与空间关系。
1、设定拍摄角度：例如“低机位仰拍，突出人物腿部线条与天空占比”。
2、定义景别范围：例如“特写，仅显示手部与正在绘制的水墨兰花局部，纸面纤维清晰可见”。
3、加入动态提示：例如“裙摆向右飘动，发丝微扬，暗示左向微风”。
四、注入风格锚点与参照体系
单一风格词易导致泛化，引入具体艺术家、作品名或平台标签能有效收敛生成方向。
1、绑定艺术家：例如“模仿莫奈《睡莲》的笔触与色彩叠加方式，但主题为现代玻璃温室”。
2、引用作品特征：例如“类似《银翼杀手2049》中拉斯维加斯废墟的橙粉色雾霾与巨型全息广告牌”。
3、使用平台通用标签：例如“#anime_style #detailed_lineart #pastel_shading”（注意不加空格）。
五、迭代式指令微调策略
单次生成难以一步到位，应基于首轮结果缺陷，定向强化或弱化特定维度，而非整体重写。
1、若细节丢失：在原指令末尾追加“增强纹理表现：木纹、织物经纬线、皮肤毛孔需清晰可辨”。
2、若构图失衡：插入修正短语，例如“严格遵循三分法，主体位于右上交叉点，左侧留空”。
3、若风格偏移：用否定式排除干扰项，例如“非写实主义，非赛博朋克，非扁平插画”。
