针对AI营销场景下的AI提示词图片优化，可按不同模型的特性调整编写逻辑，核心优化维度包括提示词结构、细节描述及参数设置。
Midjourney V7于2025年4月发布，同年6月成为默认模型，其架构转向自然语言理解，要求提示词前置主体、先写拍摄对象，完整句子的效果优于逗号分隔的关键词堆砌，旧式堆砌词如“8K masterpiece”会被“惩罚”[2]。该模型新增--exp参数和--oref替代--cref，摄影写实类提示词可结合“Long exposure, 35mm lens”并配--ar 16:9、--style raw、--s 50、--q 2参数，引用双引号可生成画面内可读文字[2]。其默认开启个性化，Draft模式速度提升10倍、GPU成本减半，Niji 7于2026年2月支持个性化[2]。
Stable Diffusion的提示词编写需遵循特定顺序，先说明主体，再补充场景、风格、光线和镜头，最后用负面提示词与参数修正，新手宜先固定模型练习10-20组主题[3]。
DALL·E的提示词需从核心细节开始，如性别、年龄、服装、情绪，再添加色调与流派描述符，用具体形容词替代模糊词，提示越具体结果越相关[4]。该模型可通过Azure OpenAI Studio或Microsoft Designer打开，生成多个变体后审查，还可用Designer、Clipchamp、画图3D等做颜色调整优化[4]。
GPT Image 2.5对材质的描述需细化至表面工艺级，如用“brushed aluminum”“matte glaze”替代泛化词，并加入“micro-texture visible”等物理线索[1]。有实测经验显示，“commercial advertising quality”“4K detail”作为质量锚定词，可提升产品渲染输出精细度[1]。
