📣问题：写提示词是不是总觉得它没有按照你想要的结果来生图？
提供了一大堆非常精准的提示词，但这反而约束了 AI 模型的生图能力。这里边很有可能就是因为提示词“提示过度”。何为“提示过度”？“提示过度”（Over-prompting）指的是给AI模型提供了过多、过于详细或重复的指令，反而可能导致AI生成的内容偏离预期、失去创造性，甚至产生混淆。
AIGC 的提示词是一个系统性的工程，但大萌认为这种系统性的提示词，不需要让个体用户来研究，而是应该由 AIGC 的底层研发，或者那些做智能体 Agent 的中间商平台来进行研究。
大萌认为：
不要过度地去学习提示词，我们只需要遵循一些最基本的用法就行了。
随着以后 AI 模型底层越来越聪明，AI 对提示词的依赖会越来越小。
我们只需要表达出我们的目的，大概说清楚想法就行。
现在很多人在给 AI 下指令时，容易走入一个过度提示的误区。当 AI 收到指令，如果我们过度强调某个单词或视觉表达，AI 会将其视为核心强调词。一旦被过度强调，生成的画面往往会产生一些不合理的逻辑。
“提示过度”可能导致的问题：
限制创造力： 当提示词过于具体或规定了每一个细节时，AI模型可能没有足够的空间来发挥其生成能力，导致内容缺乏新意或变得平庸。
生成冗余或重复信息： 如果提示词中包含大量重复或相似的指令，AI可能会在生成内容时反复强调这些点，造成冗余。
理解偏差： 复杂的、层层嵌套的或自相矛盾的提示词，可能会让AI难以准确理解用户的核心意图，导致生成的内容与期望不符。
生成内容质量下降： 过多的约束条件可能使AI难以平衡所有要求，最终导致生成的内容在连贯性、逻辑性或流畅性方面出现问题。
增加处理时间和成本： 更长的提示词通常需要更多的计算资源和时间来处理。
那么如何避免“提示过度”呢？
明确核心目标： 在编写提示词之前，先确定你希望AI生成内容的核心目的和关键信息。
精简指令： 尽量使用简洁明了的语言。只提供必要的、能引导AI达到目标的信息，避免不必要的细节。
分阶段迭代： 如果任务复杂，可以先给一个概括性的提示词，让AI生成初步内容，然后根据结果进行迭代，逐步添加或修改细节。
使用负面提示词（Negative Prompts）： 与其详细说明“要什么”，不如直接告诉AI“不要什么”。对于某些特定场景，负面提示词可以有效排除不希望出现的内容。
利用结构化提示词： 对于复杂任务，可以尝试使用结构化的提示词，例如：
角色（Role）： “你是一个专业的市场营销专家。”
任务（Task）： “撰写一份关于新产品发布的社交媒体文案。”
受众（Audience）： “目标受众是年轻的科技爱好者。”
风格（Style）： “语气要活泼、引人入胜。”
格式（Format）： “包含三个不同的版本，每个版本不超过50字。”
避免重复和矛盾： 仔细检查提示词，确保没有重复的指令或相互冲突的要求。
测试与调整： 提示词编写是一个迭代的过程。尝试不同的提示词，观察AI的响应，并根据结果进行调整和优化。
比如我们要生成一个“人在看手机”的画面：
正常做法：我们只需要说明“人在看手机”即可。我们并不关心手机里的具体内容，只要呈现出人在看手机的动作和姿态。
错误做法（过度提示）：如果你告诉 AI “人在看手机，手机上展示的是某某游戏画面”，那么很有可能发生的情况是：为了展示手机里的游戏画面，AI 会让手机屏幕直接面对镜头，导致人的视角反而变成了在看手机背面。
虽然这在一定程度上取决于模型的聪明程度，但这种模型逻辑产生的概率是我们无法彻底改变的。我们唯一能优化的，就是我们写提示词的方式。