Ein Rahmen für die Erweiterung des Vincennes-Stichworts: Verbesserung der KI-Bilderzeugung

In letzter Zeit haben sich verschiedene Text-zu-Bild-KI-Technologien rasant weiterentwickelt. Allerdings stehen sowohl Anfänger als auch professionelle Kreative bei der Nutzung dieser Tools oft vor einer Herausforderung: Wie lassen sich die kreativen Ideen in ihren Köpfen - ob klar oder unscharf - in präzise und effektive "Prompts" (Wörter) umsetzen? "In präzise und effektive Prompts, die die Fähigkeit des KI-Modells, effizientes und professionelles visuelles Design zu liefern, voll ausschöpfen.

Als Antwort auf dieses Problem wurde ein allgemeines Framework für grafische Hinweise entwickelt, das den Prozess vereinfachen soll. Das Ziel des Frameworks ist es, eine Brücke zwischen kreativen Ideen und KI-Generierungsfunktionen zu schlagen und es den Nutzern zu ermöglichen, das Design auf intuitivere Weise "mit Ideen zu steuern".

Nachfolgend finden Sie Beispiele für Bilder, die mit Hilfe des Frameworks erstellt wurden. Sie decken ein breites Spektrum an Designdisziplinen ab, wie Spiele, Produkte, Film und Fernsehen, Heimtextilien, Benutzeroberflächen (UI), Kunstwerke und Fotografie:

Ausgehend von ersten Rückmeldungen und Tests der Nutzer weist der Rahmen einige wesentliche Vorteile auf:

1. Senkung der Schwelle für die Nutzung: Selbst Benutzer ohne Design- oder KI-Erfahrung können mit dem Framework Bilder in professioneller Qualität generieren, ohne dass sie sich mit der komplexen Technik von Schlagwörtern auseinandersetzen müssen.
2. Steigerung der beruflichen Effizienz: Für erfahrene KI-Entwickler und Designer ist das Framework in der Lage, automatisch Hinweise zu schreiben und zu optimieren, die auf der Absicht des Benutzers beruhen, was die Effizienz und die endgültige Qualität der Erstellung von textbasierten Diagrammen erheblich verbessert. Es kann auch indirekt ähnliche Effekte wie multimodale Hinweise oder Bildreferenzierung (Matting) für Modelle bieten, die keine Bildeingabe unterstützen.
3. Bessere Interpretierbarkeit: Durch die KI-gestützte Generierung und Interpretation von Cues hilft das Framework, die Logik der Cue-Komposition zu verstehen, mindert das "Blackbox"-Gefühl im Prozess der Cue-Generierung, erleichtert die manuelle Feinabstimmung durch die Nutzer und ermöglicht ihnen, ihre Cue-Engineering-Fähigkeiten in der Praxis zu erlernen und zu verbessern.
4. Automatisierte zweisprachige Ausgabe: Das Framework generiert automatisch Prompts sowohl in Chinesisch als auch in Englisch, wodurch die Notwendigkeit einer manuellen Übersetzung entfällt und semantische Verzerrungen durch eine unsachgemäße Übersetzung vermieden werden.

Es wird argumentiert, dass die Anwendung dieses Rahmens in praktischen Tests die Wirksamkeit der Vincennes-Karte in einem Ausmaß verbessert hat, das in seinen Auswirkungen fast mit einer Aktualisierung des Modells selbst vergleichbar ist.

Anschließend werden die wichtigsten Wortvorlagen für die Eingabeaufforderung, der begleitende Text-zu-Grafik-Prozess und mehrere Beispiele für die Generierung im Detail vorgestellt, um zu zeigen, wie das Framework für die Erstellung professioneller AIGCs verwendet werden kann.

Universal Literature Raw Chart Prompt Word Framework

Das Schreiben von qualitativ hochwertigen Hinweisen für vinzentinische Bilder ist traditionell eine Herausforderung. Die Ersteller müssen nicht nur komplette Bildszenen konzipieren, sondern diese auch in präzise beschreibende Wörter zerlegen, was ein hohes Maß an sprachlicher Organisation und einschlägigem Fachwissen erfordert. Die Benutzer schreiben oft Hinweise, die inkonsistent, schlecht formuliert oder schwierig sind, um einen bestimmten Stil genau auszudrücken (z. B. die Erinnerung an einen verpixelten Spielstil, der als "16-Bit verpixelt" beschrieben werden sollte, oder die Angabe eines Blutfleckenrandes als "klassisch gemusterter Rand" ).

Das Universal Cue Word Framework wurde entwickelt, um diese Probleme zu lösen. Die Benutzer kopieren einfach die Rahmenvorlage und tragen ihre anfänglichen, möglicherweise bruchstückhaften Ideen an den dafür vorgesehenen Stellen ein und erweitern sie mit der Kraft der KI zu professionellen und präzisen Stichwörtern für vinzentinische Diagramme.

# Role: 万能 AI 文生图提示词架构师
// Author：一泽Eze (Note: Original Author Attribution)
// Model：Gemini 2.5 Pro 优先
// Version：1.0-250405
## Profile
你是一位经验丰富、视野开阔的设计顾问和创意指导，对各领域的视觉美学和用户体验有深刻理解。同时，你也是一位顶级的 AI 文生图提示词专家 (Prompt Engineering Master)，能够敏锐洞察用户（即使是模糊或概念性的）设计意图，精通将多样化的用户需求（可能包含纯文本描述和参考图像）转译为具体、有效、能激发模型最佳表现的文生图提示词。
## Core Mission
- 你的核心任务是接收用户提供的任何类型的设计需求，基于对文生图模型能力边界的深刻理解进行处理。
- 通过精准的分析（仔细理解用户提供的文本或图像）、必要的追问（如果需要），以及你对文生图提示词工程和模型能力的深刻理解，构建出能够引导 AI 模型准确生成符合用户核心意图和美学要求的图像的最终优化提示词。
- 强调对用户完整意图的精准把握，理解文生图模型能力边界，并采用最有效的文生图提示词引导策略来处理精确性要求，最终激发模型潜力。
## Input Handling
- 接受多样化输入: 准备好处理纯文本描述/关键词列表/参考图像，或文本与图像的组合。
- 图像分析: 如果用户提供参考图像，你需要根据用户需求，详尽分析其对应特征，判断哪些元素是用户真正想要参考的关键点，以及哪些可能需要调整或忽略。
## Key Responsibilities
1.  需求解析: 全面理解用户输入（文本和/或图像），洞察任何隐含要求，识别是否存在歧义、冲突。
2.  意图澄清: 如果用户需求模糊、不完整或存在歧义（无论是文本还是图像参考），主动提出具体、有针对性的问题来澄清用户的真实意图，以确保完全把握用户的核心意图。
3.  提示词构建与优化（特别的，明确知道文生图模型难以精确复现的要求，进行精确性引导: 对于需要相对精确的形状、布局或特定元素，优先使用更形象、具体的词汇或比喻来描述，而非依赖模型可能难以精确理解的纯粹几何术语或比例数字。）
4.  输出交付:
    *   提供最终优化后的高质量中文提示词与英文提示词（两个版本）。
    *   简要说明关键提示词的构思逻辑或选择理由，帮助用户理解。
    *   若用户需求存在多种合理的诠释或实现路径，可提供1-2个具有显著差异的备选提示词供用户探索。
## Guiding Principles
*   精准性:力求每个词都服务于最终的视觉呈现。
*   细节化:尽可能捕捉和转化用户需求中的细节。
*   结构化:提示词应具有清晰的逻辑结构。
*   用户中心:最终目标是如实反映用户的设计意图。
## Interaction Style
专业、耐心、细致、具有启发性。在必要时主动引导用户思考，以获取更清晰的需求。
## 参考输出格式示例
以下为一个优秀的输出格式的示例：

Die Espressomaschine ist ein Kunstwerk, das die eleganten Kurven der stromlinienförmigen Moderne mit der minimalistischen Präzision des Futurismus verbindet. Der Hauptkörper besteht aus großen, nahtlosen Flächen aus hochglanzpoliertem Chrom, was ihm eine fließende, skulpturale Form verleiht, die seitlich in eine dezent gebürstete, titangraue Edelstahlplatte übergeht, die einen subtilen Glanzkontrast erzeugt. Der Sockel und das Kühlgitter sind aus mattschwarzem, eloxiertem Aluminium gefertigt, was dem Ganzen eine gewisse optische Stabilität und Tiefe verleiht.
Die Kaffeemaschine verfügt über einen hängenden Brühkopf, der sich anmutig aus dem Hauptkörper zu strecken scheint; ein rundes analoges Manometer im Vintage-Stil, das so präzise wie ein Schweizer Uhrenzifferblatt ist und über eine sanfte Hintergrundbeleuchtung verfügt; und einen aus massivem Metall gefertigten Bedienknopf, der mit einem Ring aus extrem dünnem, warmem Messing an den Rändern verziert ist, der beim Drehen ein angenehmes Gefühl der physischen Dämpfung vermittelt. Der Wassertank ist geschickt an der Rückseite des Gehäuses versteckt, wobei der Wasserstand durch ein schmales, rauchfarbenes Glasfenster mit einer vertikalen, mikrogerippten Struktur angezeigt wird. Die Gelenke der Dampfdüse sind mit Präzisionskugelgelenken ausgestattet, die für eine reibungslose Drehung sorgen, und der Portafilter (Kaffeehalter) besteht aus poliertem, verchromtem Metall und ist mit einem ergonomischen Griff aus schwarzem Walnussholz versehen.
Die Gesamtform des minimalistischen, keine unnötige Dekoration, alle Linien und Nähte wurden sorgfältig behandelt, was die Design-Philosophie von "weniger ist mehr" und Top-Fertigungstechnik, strahlt ein Gefühl der Ruhe, professionell, aber voller Wärme und zeitlosen Luxus.
Weißer Hintergrund, keramisch strukturierte Arbeitsfläche, mit weicher, leicht gerichteter Studiobeleuchtung (um ein stärkeres Gefühl von Dimension und Glanz zu erzeugen), hochauflösende 3D-Modellierung, extrem realistische Licht- und Schatteneffekte, warme Textur des Sonnenlichts, natürlicher Glanz, klar und naturgetreu, detailreich bis in den Mikrometerbereich. Klarer Stil der Produktfotografie auf neutralem Hintergrund.

## 请用户在此处输入原始设计意图与图像
【在此处输入】

Der Benutzer muss lediglich die Wörter oder Sätze, die die ursprüngliche Idee beschreiben, durch die Position [hier eingeben] am Ende des Rahmens ersetzen und dann den gesamten Text an ein KI-Modell mit starken Verständnis- und Schlussfolgerungsfähigkeiten senden.

Es ist erwähnenswert, dass die Qualität der KI-generierten Stichwörter direkt mit den Fähigkeiten des verwendeten KI-Modells zusammenhängt. In der Regel sind groß angelegte Sprachmodelle (LLMs) mit fortgeschrittenen Argumentationsfähigkeiten besser in der Lage, mehrdeutige Benutzerabsichten zu verstehen. Zum Beispiel kann ein KI-Modell wie das von Google Gemini 2.5 Pro oder ein ähnliches Maß an Modellierung aufweisen, neigen dazu, wünschenswertere Stichwort-Erweiterungen zu erreichen, weil sie besser in der Lage sind, Kontext, Nuancen und implizite Anforderungen zu verstehen.

Nach der Bearbeitung mit dem Empfehlungsmodell stellt der Nutzer fest, dass ursprünglich fragmentierte Ideen von der KI in strukturierte, detaillierte, professionelle Hinweise umgewandelt werden. Diese Hinweise können dann in gängigen grafischen KI-Tools verwendet werden, um mit dem aktuellen Stand der Technik überlegene Generierungsergebnisse zu erzielen.

Leitfaden für Betriebsverfahren

Die gesamte Bedienung ist sehr intuitiv und leicht nachvollziehbar gestaltet:

1. die Nutzung von KI zur Ausweitung der professionellen Cues

1. Einführung eines empfohlenen KI-Dialogmodells mit erweiterten Argumentationsfähigkeiten (wie bereits erwähnt) Gemini (Serienmodelle).
2. Kopieren Sie den Text des oben bereitgestellten allgemeinen Aufforderungsrahmens. Tragen Sie am Ende des Rahmens in den dafür vorgesehenen Bereich [hier eingeben] die ersten eigenen kreativen Ideen des Nutzers ein (das können Schlüsselwörter, Sätze oder einfache Beschreibungen sein). Wenn Sie sich auf den Stil oder die Elemente eines bestimmten Bildes beziehen müssen, können Sie auch einen Link zu einem Bild einfügen oder ein Bild hochladen (je nach den multimodalen Fähigkeiten des verwendeten KI-Modells) und die KI anweisen, sich auf bestimmte Merkmale des Bildes zu beziehen.

   

3. Senden Sie den kompletten Rahmentext voller Ideen an die KI, die auf der Grundlage der Benutzereingaben schlussfolgert und analysiert und optimierte, professionelle Text-zu-Grafik-Anweisungen sowohl in Chinesisch als auch in Englisch erstellt. Wie Sie sehen können, handelt es sich bei den generierten Aufforderungen nicht mehr um eine einfache Vokabelauflistung, sondern um eine lebendige und spezifische Szenenbeschreibung aus mehreren Dimensionen.

   

4. Die KI liefert oft auch eine erklärende Beschreibung ihrer Logik für die Cue-Erzeugung. Dies hilft dem Benutzer, die Rolle der einzelnen Komponenten zu verstehen und erhöht die Transparenz des Cue-Generierungsprozesses. Auf der Grundlage dieser Erklärungen können die Benutzer die Details des Hinweises leicht anpassen, um die endgültige Erzeugung genauer zu steuern. Gleichzeitig lernt man durch die praktische Anwendung die Fähigkeiten der Cue-Konstruktion.

   

   Achtung! Wenn die ursprünglich vom Benutzer eingegebenen Informationen unzureichend oder zu vage sind, kann die KI proaktiv Fragen stellen, um die Designanforderungen zu klären, und mit dem Benutzer zusammenarbeiten, um hochwertige Hinweise zu erstellen. In einigen Fällen kann die KI auch mehrere Hinweisoptionen auf einmal mit unterschiedlichen Schwerpunkten anbieten, die auf ihrem Verständnis basieren.

    

2. die Eingabeaufforderungen an den AI von Vincennes senden und die Ergebnisse überprüfen

Verschiedene KI-Modelle für Venn-Diagramme haben ihren eigenen Schwerpunkt in Bezug auf Stil und Wirkung. Auf der Grundlage von Testrückmeldungen hat dieGoogle Imagefx Stabile Leistung bei der Bearbeitung praktischerer Szenen wie Produktrendering und Innenraumgestaltung; während die Midjourney V7 Das Modell ist viel besser in der Lage, kreative künstlerische Bilder von grandiosen Szenen und detaillierter Komplexität zu erzeugen. (Im Gegensatz dazu sind einige andere Modelle wie ChatGPT-4o (das Vincennes-Diagramm hat in diesen speziellen Vergleichstests möglicherweise keinen klaren Vorteil).

Fahren Sie mit den vorherigen Schritten fort:

Kopieren Sie die im ersten AI-Schritt generierten Profi-Tipps (wählen Sie die chinesische oder englische Version, je nach den Präferenzen des Zieltextgrafikmodells) und fügen Sie sie in das ausgewählte Textgrafik-AI-Tool ein (hier als Imagefx (z. B.), und starten Sie dann die Bilderzeugung.

Überprüfen Sie das erzeugte Bild, um sicherzustellen, dass es mit der Beschreibung des erweiterten Stichworts übereinstimmt.

Ein bemerkenswertes Phänomen ist, dass selbst dann, wenn das Zieltextgenerierungswerkzeug selbst keine direkte Bildeingabe unterstützt (z. B. Imagefx), können die auf diese Weise erzeugten Hinweise (wenn die ursprüngliche Eingabe eine Bildreferenz enthält) das Modell manchmal auch dazu bringen, Schlüsselelemente des Referenzbildes zu erfassen. Dies trägt dazu bei, eine effektive Simulation von multimodalen Cueing- oder Bildreferenzfunktionen zu erreichen.

 
Links: reiner Cue-Word-Generierungseffekt; rechts: indirekt referenziertes Bild aus dem ursprünglichen Schritt

Die erzeugten Bilder weisen in der Regel einen hohen Grad der Fertigstellung auf. Wenn man bedenkt, dass der gesamte Prozess mit einem einfachen Fragment einer vom Benutzer eingegebenen Idee beginnt, zeigt die Möglichkeit, in kurzer Zeit ein so professionelles Ergebnis des konzeptionellen Designs zu erhalten, das Potenzial des Rahmens zur Verbesserung der Effizienz.

3. die Modifizierung und Optimierung der Erzeugungseffekte

Wenn das ursprünglich erzeugte Bild nicht genau den Erwartungen entspricht, kann der Benutzer mit einfachen Befehlen in natürlicher Sprache Anpassungen vornehmen.

• Methode 1 (teilweise auf Modelle anwendbar): Für KI-Tools, die kontinuierliche Dialoge und Bildbearbeitung unterstützen (wie z. B. das ChatGPT-4oundGemini 2.0 flash-Image), ist es möglich, Änderungen direkt im Dialogfenster zu verlangen. Dieser Ansatz ist jedoch manchmal unwirksam, weil die Absicht unpräzise ausgedrückt wird oder ein Konflikt mit dem ursprünglichen Aufforderungswort besteht.
• Methode 2 (empfohlen): Kehren Sie zum gleichen KI-Dialogfenster zurück, in dem das Cue-Word ursprünglich generiert wurde (dasjenige, das den generischen Rahmen verwendet), und fahren Sie fort, Änderungsbefehle zu senden. Wenn zum Beispiel die Himmelsfarbe des generierten Bildes dunkler ist als die des Referenzbildes, kann die KI angewiesen werden, "das Stichwort so anzupassen, dass die Himmelsfarbe heller und näher am Gefühl des Referenzbildes ist" (wenn zuvor ein Referenzbild bereitgestellt wurde). Dieser Ansatz überlässt die Anpassung der KI, die für die Erweiterung des Stichworts verantwortlich ist, und führt in der Regel zu einem strukturierteren und konsistenteren geänderten Stichwort.

Zum Beispiel für die Anpassung der Himmelsfarbe:

Die KI generiert in kürzester Zeit eine überarbeitete Version des Stichworts, und zwar viel schneller, als ein menschlicher Schöpfer es manuell ändern kann:

Wenn Sie das Bild erneut mit dem aktualisierten Stichwort erzeugen, werden die Anpassungen in der Regel wirksam und führen zu relativ stabilen und verbesserten Ergebnissen.

Darüber hinaus könnte das System theoretisch auch für das Reverse Engineering verwendet werden, d. h. man könnte versuchen, von einem vorhandenen Bild auszugehen und die KI die Stichworte ableiten lassen, die dieses Bild erzeugt haben könnten.

Beispiel für einen Generierungseffekt für jede Szene

Im Folgenden wird die Verwendung dieses generischen Stichwortrahmens in Verbindung mit verschiedenen grafischen Modellen des Vincentian (z. B. Imagefx im Gesang antworten Midjourney V7) Bildeffekte, die in verschiedenen Designbereichen erzeugt wurden. Diese Beispiele wurden von frühen Testanwendern zur Verfügung gestellt und sollen die breite Anwendbarkeit und das Wirkungspotenzial des Frameworks demonstrieren.

Home Design (mit Imagefx)

## 原始意图
120 平横厅，客厅设计，奶油风，简洁，无主灯，落地窗
## 扩展提示词
宽敞明亮的120平方米横厅客厅，采用温馨舒适的奶油风格设计。整体空间简洁、开放，以柔和的米白、奶油、燕麦色和浅木色为主色调。一面巨大的落地窗占据了主要墙面，引入充足的自然光线，窗边垂挂着轻盈的白色纱帘。天花板平整，采用无主灯设计，通过巧妙嵌入的线性灯带、若干个防眩光的筒灯以及角落处一盏造型简约的落地灯提供照明，营造出均匀、柔和且富有层次感的光环境。一套米白色的圆润造型布艺沙发（可能是泰迪绒或棉麻质感），搭配一个低矮的浅色木质圆形或椭圆形咖啡桌，旁边点缀一张同色系的单人扶手椅和边几。地面铺设浅色木地板或大地色系的短绒地毯。墙面保持简洁的奶油色乳胶漆，可能有一面墙做了微妙的肌理感艺术漆处理。点缀少量绿植和极简风格的装饰画。宁静、放松、温暖、通透。视觉焦点集中在落地窗外的景色以及室内柔和的光线和舒适的材质上。
室内设计效果图，广角镜头，强调空间感和自然采光，光线柔和弥散，温暖的午后阳光感，高质量渲染，细节清晰，照片级真实感，氛围温馨宁静。

Schmuckdesign (mit Imagefx)

## 原始意图
珠宝设计，项链，钻石与银，极具美感，轻盈
## 扩展提示词
一条充满自然灵动美感的项链设计。采用柔和扭转、仿佛清晨藤蔓般的拉丝纹理925银作为主体结构，形成一个开放式的、不对称的环绕形态。在银质藤蔓的几个节点或末梢，点缀着数颗大小不一、露珠般晶莹剔透的圆形小钻石，采用爪镶或埋镶方式，如同凝结在植物上的晨露。链条为极细的银色绞丝链，与主体有机连接。整体造型追求流畅的曲线和不对称的平衡，体现自然造物的精巧与生命的活力。银材质部分拉丝部分抛光，形成丰富的光影层次。
柔和的浅绿色或米白色背景，模拟清晨柔和的自然侧光，光线穿过设计中的空隙，产生微妙的光影效果，突出设计的立体感和钻石的点点光芒。高分辨率，超现实珠宝摄影，细节丰富，质感逼真，整体氛围清新、脱俗、充满生机与轻盈感。

Spieldesign (mit Imagefx)

## 原始意图
3D 黏土风格、横版 RPG  界面，正在和 NPC 交谈、柔和、中式仙侠，清新色调
## 扩展提示词 (示例 - 原文未提供，此处为根据图片和原始意图推测可能的扩展方向)
一个3D黏土风格化的横版角色扮演游戏（RPG）用户界面（UI）截图。画面中央是玩家角色（风格化，具有中式仙侠元素，如飘逸的服饰或发型）正在与一个非玩家角色（NPC，同样是黏土风格，可能穿着古朴服饰）进行对话。对话框采用柔和的圆角设计，背景半透明，字体清晰易读，带有淡淡的清新色调（如浅蓝、米白或淡绿）。背景是游戏场景的一部分，同样采用黏土材质渲染，展示出具有中式仙侠韵味的柔和场景元素（如竹林、亭台、云雾缭绕的山峦一角），色调清新明快。整体光照柔和，无明显阴影，强调黏土材质的温润质感。UI元素（如血条、技能图标）设计简洁，与整体风格统一。
3D渲染，黏土风格，中式仙侠主题，游戏UI设计，对话场景，清新色调，柔和光照，高分辨率。

Produkt-Rendering (mit Imagefx)

## 原始意图
Logitech 键盘包装盒，绿色包装，侧面有 logo，正面印着有键盘渲染图
## 扩展提示词
一个简洁高级质感的 `Logitech` 键盘包装盒，采用鲜明饱和的多巴胺绿色硬质纸板材料。盒子形状呈现为极其细长且非常扁平的长方体，具有显著的纤薄外形，视觉上远长于宽，远宽于高，暗示其为键盘包装。盒子表面光滑，质感良好，边缘线条挺括、干净利落。包装盒主体（最宽的面）上印刷有一个简约风格的黑色键盘图形轮廓或线条画。 `Logitech` 的 Logo 以简洁的方式印刷在其中一个狭长的侧面上。整个包装盒处于未拆封的闭合状态，水平放置在一个桌面上。设计风格现代、极简、高端。
白色背景，陶瓷质感桌面，采用柔和的工作室灯光，巧妙融合了通透的太阳光暖光质感，高分辨率，3D建模，光影效果精致，自然光泽，清晰逼真，细节丰富。中性背景下的清晰产品摄影风格，凸显产品的现代美感和高级感。

Filmbildschirm (mit Midjourney V7)

## 原始意图
我看见敌人的冲向我，我无能为力的延时摄影 多重曝光
## 扩展提示词
第一人称视角 (POV)。黑白画面，效果类似于延时摄影与多重曝光的结合。
一名德军士兵正凶猛地朝我冲锋，他的身影在画面中留下了数道半透明的、重叠的残影，清晰地勾勒出他快速逼近的轨迹，仿佛时间在这一刻被凝固又拉伸。最近处的那个残影最为清晰，面目狰狞，刺刀闪着寒光。周围的战场背景（烟雾、障碍物、倒下的战友的模糊轮廓）也因多重曝光效果而显得混乱、破碎且相互渗透。我的视角固定，带着强烈的眩晕感，能看到自己无力垂下的步枪枪口和因恐惧而微微颤抖的手指边缘。整个画面充满了超现实的噩梦感，捕捉了面对死亡威胁时，那种大脑空白、身体僵直、彻底无能为力的瞬间。高对比度，颗粒感强，光影破碎。

Personenfotografie (mit Midjourney V7)

## 原始意图
浅蓝色礼服裙年轻女性，开心大笑，闪光灯胶片，都市夜色背景
## 扩展提示词
a joyful young woman in a light blue tulle dress standing on a city crosswalk at night, laughing brightly under a direct flash. The background features a vintage car and neon-lit street signs, suggesting a nostalgic East Asian city scene. The lighting is harsh and cinematic, emulating film photography with visible grain and high contrast. The woman is natural and radiant, captured mid-laughter, creating a spontaneous and lively atmosphere. 
Kodak Portra 400 or CineStill 800T film style, 35mm analog look, high saturation, vintage aesthetic, 8K photo-realism. --p o328hsl --ar 16:9 --c 10 --v 6.1

Konzeptuelle Gestaltung (unter Verwendung von Midjourney V7)

## 原始意图
宇航员坐在废墟中，凝视星空
## 扩展提示词 (注：此英文提示词与图片内容更匹配，描述的是宇航员漂入太空漩涡，而非坐在废墟中)
a lone astronaut drifting into a swirling iridescent space vortex, surrounded by rainbow-colored light refractions and liquid crystal textures. The wormhole-like tunnel warps light with chromatic aberration, creating a surreal and high-dimensional environment. Strong backlighting creates glowing highlights on the astronaut suit, casting soft cosmic shadows. The scene feels like a cinematic moment of interstellar travel, evoking isolation, beauty, and the unknown. 
Ultra-detailed, photorealistic, high contrast, volumetric lighting, 8K cinematic render, Octane style. --chaos 10 --ar 16:9

Vorsichtsmaßnahmen und Beschränkungen

Auch wenn dieser allgemeine Rahmen für Schlagwörter eine gute Möglichkeit bietet, den Prozess des literarischen Mappings zu vereinfachen und zu verbessern, müssen einige Punkte beachtet werden:

• stützt sich auf die Fähigkeiten der intermediären KI: Die Qualität der letztendlich generierten Stichworte hängt stark von dem KI-Modell ab, das zur Erweiterung der ursprünglichen Idee verwendet wird (z. B. Gemini 2.5 Pro) Verstehen, logisches Denken und Kreativität. Modelle mit schwächeren Fähigkeiten können zu weniger präzisen oder weniger kreativen Stichwörtern führen.
• Iteration ist nach wie vor notwendig: Selbst bei qualitativ hochwertigen erweiterten Stichwörtern kann das resultierende Bild weitere Optimierungen erfordern. Es kann sein, dass die Benutzer noch mehrere Iterationen durchlaufen müssen, indem sie die Stichworte ändern oder die Bearbeitungsfunktionen des Venn-Diagramms nutzen, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen.
• Es ist nicht möglich, Vorurteile vollständig zu beseitigen: KI-Modelle können in ihren Trainingsdaten Verzerrungen enthalten. Stichwortwörter und nachfolgende Bilder, die durch das System generiert werden, können diese Verzerrungen ungewollt widerspiegeln. Die Nutzer müssen in dieser Hinsicht wachsam sein.
• Es ist nicht das A und O: Bei äußerst komplexen Entwurfsaufgaben, die ein hohes Maß an Präzisionskontrolle erfordern oder geschütztes Wissen voraussetzen, ist das Framework möglicherweise kein vollständiger Ersatz für tiefgreifende Kenntnisse und manuelle Feinabstimmung durch Fachleute.

Alles in allem kann dieses universelle Stichwortsystem als ein Mechanismus zur Förderung der effizienten Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI im kreativen Bereich betrachtet werden. Es senkt effektiv die Schwelle für hochwertige Text-to-Graphics und verbessert die kreative Effizienz, indem es die mehrdeutigen Absichten des Nutzers in Anweisungen strukturiert, die für die KI leichter zu verstehen und auszuführen sind. Es wird erwartet, dass die Integration dieses Rahmens in ein Text-zu-Grafik-Tool oder einen Workflow die Benutzererfahrung und die Qualität der Endausgabe verbessert. Es offenbart das Potenzial der KI als kreativer Verstärker, der es der Technologie ermöglicht, die ursprünglichen kreativen Impulse des Menschen besser zu unterstützen und mehr Menschen in die Lage zu versetzen, ihre Vorstellungen in visuelle Realität umzusetzen.