上传一张图片,自动反推出结构化提示词。基于数千张真实爆款AI作品的Prompt模式提炼,适配所有主流AI绘画工具。
已经有提示词了? 去生成图片
不是简单描述图片内容,而是从爆款AI作品中提炼出的Prompt写作模式。
我们分析了数千条来自顶级AI创作者的提示词,这些Prompt实际产出了爆款图片。系统不靠猜,而是按照每种风格的成功模式来组织提示词结构——从电影级光影布局到动漫角色设定。
Midjourney的Prompt需要--ar和--style参数,GPT Image需要特定顺序:先主体、再风格、再光影。选择你的目标模型,得到该模型真正能理解的语法结构。
电影风格用浅景深和胶片颗粒,3D风格用次表面散射和环境光遮蔽。系统会检测图片的视觉风格,从对应的术语库中提取最合适的关键词。
一键将提示词发送到我们的免费AI图片生成器,所有参数自动填入。看到喜欢的图,反推提示词,生成你的版本——不离开网站就能完成完整的创作循环。
这些场景下,单纯描述图片远远不够——你需要一个真正能出图的Prompt。
看到一张完美契合你想要风格的AI图?上传它,拆解背后的Prompt结构。理解为什么它有效:关键词的排列顺序、风格术语的选择、技术参数的配置。然后把这些模式套用到你自己的创作主题上。
偶然生成了一张惊艳的图,但忘了Prompt怎么写的?上传这张图,反推出完整的提示词,然后就可以有目的地迭代——换主体、调氛围、试不同比例,同时保持核心美感不变。
有一张Midjourney出的图,想用GPT Image重新生成?图片转提示词会根据目标模型的语法和特性重写,不是简单换个格式。
收集代表你常用风格的参考图,批量反推提示词,保存下来就是一个按美学风格分类的Prompt工具箱。比每次从零开始写快得多。
三步完成:从参考图到可直接使用的Prompt。
拖拽、粘贴或点击上传。AI生成图、照片、插画都可以,任何你想复现或二创的图片。
选目标模型(通用或Midjourney)和模式。「接近原图」优先还原画面细节,「更有创意」给AI更多发挥空间。
得到结构化的、可直接复制的提示词。原样使用、编辑修改,或直接发送到生成器。Prompt的结构严格遵循目标模型的最佳实践。
描述图片里有什么和知道怎么生成这张图,完全是两码事。
普通AI看图说话的结果:一只猫坐在云朵上,有柔和的粉色光。我们的图片反推提示词输出:迷你橘猫蜷坐在蓬松积云上,柔和粉紫渐变天空,移轴摄影风格,浅景深,梦幻空灵氛围,体积光穿透云层,超精细毛发纹理。
AI绘画工具对Prompt顺序非常敏感。先主体,再风格,再光影,最后技术参数。我们的提示词严格遵循每个模型响应最好的结构,而不是一段随机堆砌的形容词。
像体积光、次表面散射、色差这些术语不是装饰——它们会触发模型的特定渲染行为。我们的词汇来源于真正产出了高质量图片的Prompt,不是词典里翻出来的。
工具使用视觉AI模型分析你上传的图片,识别主体、构图、风格、光影和技术细节。然后用从8000+真实爆款AI Prompt中学到的模式,将分析结果组织成可直接用于生成的提示词。输出的不是描述,而是针对AI绘画工具优化的、可以复现图片效果的Prompt。
没有任何工具能恢复字面上的原始Prompt,图片文件里不包含这个信息。我们的工具做的是分析图片,然后生成一个能产出非常接近效果的新Prompt。测试中,输出的提示词能高保真地还原原图的核心视觉元素、风格和氛围。
图片描述告诉你画面里有什么——比如「一只猫在云上」。图片反推提示词告诉你怎么画出这张图:主体细节、风格关键词、光影设置、相机参数,还有模型特定的语法,全部按AI绘画工具响应最好的顺序排列。一个是给人看的,另一个是给AI执行的。
支持。生成前选择目标模型即可。选Midjourney,输出会包含--ar和--style参数。选通用模型(GPT Image、Flux、Gemini、Grok),输出会按照主体→风格→光影→技术参数的结构组织,这是这类模型响应最好的方式。同一张图针对不同模型会产出不同的Prompt。
完全免费。基础使用无需注册账号。登录用户可以跳过验证步骤,但功能本身无论是否登录都不收费。
「接近原图」会生成详细、具体的提示词,尽可能忠实还原图片的每个风格细节、光影设置和构图选择。「更有创意」生成的提示词更松散,抓住核心氛围和美感,同时给AI更多自由发挥的空间。想精确复制选前者,想以图片为起点做变化选后者。
任何图片都可以上传:照片、绘画、草图、截图。工具会分析你给的任何内容,然后生成一个能在AI绘画工具中重现该视觉效果的Prompt。用照片时效果特别好——当你想在AI生成图中实现特定的摄影风格(胶片质感、商业布光等)。
不同AI模型理解Prompt的方式不同。Midjourney擅长响应简短、有画面感的短语加参数标记。GPT Image在按特定顺序书写的详细自然语言描述下效果最好。我们的系统了解这些差异,因为它基于各模型社区的真实Prompt训练,而不是一套通用模板。