不知道怎么写 Nano Banana Pro 提示词？分享你一个结构化示例，复刻任意图片 #386
Description
前言
绝大部分人写提示词，几乎没有章法，想到哪写到哪，结果生成的图片就像“抽卡”。
Google 官方虽然提供了一些模板：
Nano Banana Pro 很强，但你要学会写提示词才能随心所欲
但使用时还要区分各种类型，用起来比较麻烦。
本篇和你分享一个结构化的提示词模板。从此以后，写提示词就像填空。
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提示词模板
这套提示词模板如下：
{
"shot": "使用什么样的镜头、构图、长宽比",
"subject": "画面主体",
"environment": "主体所处的环境",
"lighting": "定义光线",
"camera": "定义摄影头信息，例如使用的镜头、光圈",
"color grade": "画面的色彩风格，例如对比度、饱和度",
"style": "画面风格",
"quality": "画面的质量水平",
"negatives": "不希望出现在画面上的内容"
}Nano Banana Pro 支持使用 JSON 格式定义图片。
在 JSON 中我们使用了 9 个字段来描述图片，具体每个字段的内容如上所示。
很多时候，我们生成的图片之所以不稳定，就是因为写提示词时，是一种**“随缘”**的状态——有的地方写得详细，有的地方却被遗漏了。
使用这套结构化的提示词，你就可以全面地描述图片，让图片生成更加稳定。
如何写提示词？
然而问题又来了：具体的字段内容该如何写呢？
如果可以的话，尽可能让 AI 去写。
让 AI 对图片进行详尽的描述，然后再使用该描述生成图片。理论上，你可以复刻任意想要的图片。
举个例子。
这是一张摄影图片：
我们使用豆包，参照提示词模板写这张图片的描述，提示词如下：
{
"shot": "镜头类型（广角/长焦/微距/鱼眼等）、构图方式（居中构图/三分法/引导线/对称构图/框架构图等）、拍摄角度（平视/俯视/仰视/侧拍/斜拍等）、长宽比（16:9/4:3/1:1/21:9等）、景别（全景/中景/近景/特写/大特写等）",
"subject": "核心主体（物体/人物/场景/抽象元素等）；若为物体：材质（金属/木质/玻璃/布料/塑料等）、形态（完整/破碎/折叠等）、细节（纹理/划痕/光泽/装饰图案等）、尺寸比例；若为人物：年龄（儿童/青年/中年/老年）、性别、外貌（发型/五官/肤色）、姿势（站立/坐姿/动态动作）、衣着（风格/材质/颜色/配饰）、表情（微笑/严肃/平静等）；若为场景：核心元素组合、空间关系",
"environment": "场景类型（室内/户外/科幻/复古/自然等）、背景细节（简洁/复杂/模糊/具象）、环境元素（植物/建筑/家具/光影效果/天气状况）、空间感（密闭/开阔/层次感）、氛围基调（温馨/冷清/紧张/治愈等）",
"lighting": "光线类型（自然光/人造光/柔光/硬光/逆光/侧光/顶光等）、光线强度（明亮/昏暗/柔和/强烈）、光线色彩（冷白/暖黄/彩色光/单色光等）、光影效果（阴影浓度/高光细节/反光效果/光晕/光斑）、光线方向（正面打光/侧面打光/背面打光）",
"camera": "相机型号（如Canon EOS R5/Nikon Z7 II/胶片相机等）、镜头参数（焦距：24mm/50mm/200mm；光圈：f/1.4/f/8/f/16；对焦方式：自动对焦/手动对焦）、拍摄设置（快门速度：高速连拍/慢门；ISO：低感/高感）、拍摄效果（防抖/轻微模糊/微距特写/广角畸变）",
"color grade": "色彩基调（冷色调/暖色调/中性色调/复古色调/赛博朋克色调等）、对比度（高对比/低对比/柔和对比）、饱和度（高饱和/低饱和/不饱和/单色）、明度（明亮/暗沉/中间调）、色彩细节（色彩分层/渐变效果/撞色搭配/色调统一）、滤镜风格（胶片滤镜/电影滤镜/清新滤镜等）",
"style": "艺术风格（写实/抽象/卡通/动漫/油画/水彩/素描/3D渲染/赛博朋克/蒸汽波/复古风/极简风等）、创作类型（摄影/AI绘画/手绘/数字艺术/插画等）、风格细节（笔触质感/渲染精度/线条粗细/画面颗粒感等）",
"quality": "清晰度（超高清/高清/模糊/轻微噪点）、细节精度（极致细节/简化细节/保留核心细节）、分辨率（8K/4K/1080P等）、质感表现（真实质感/虚拟质感/细腻/粗糙）、画面完整性（无瑕疵/轻微瑕疵/故意做旧）、渲染级别（电影级/游戏级/商业广告级/日常记录级）",
"negatives": "明确排除的元素（如文字/水印/多余人物/杂物）、不想要的效果（模糊过度/噪点过多/色彩失真/比例失调）、负面风格（低俗/杂乱/违和元素）、技术缺陷（曝光过度/曝光不足/对焦失败/边缘模糊）"
}
使用如上的 json，生成这张图片的提示词，越详细越好，直接输出为 json豆包的回复如下：
复制生成的 JSON，然后直接抛给 Nano Banana Pro 生成。
生成的图片如下：
所以当你不知道如何写提示词的时候：
- 找找你想要的图片，按照刚才的框架生成提示词
- 修改提示词的部分内容
- 多调试几次直到生成你满意的图片