报表里出图成功率掉到60%，多半是提示词和参数没被规范化。

核心问题分析

因为提示词结构混乱、参数冲突，系统在扩散阶段无法锁定风格，所以图像细节会飘。官方文档说“多写描述词就行”，但实测中结构化提示词+固定种子更稳，尤其是批量产出时。

实操解决方案

点开 Midjourney 频道后，先从模板化提示词开始，避免自由发挥。

步骤一：搭建提示词骨架

  • 主体：明确物体与风格，例如“modern ecommerce product flat lay”。
  • 场景：加入拍摄环境，如“studio softbox, white backdrop”。
  • 质量：指定细节密度，例如“high detail, sharp focus”。

步骤二：控制参数范围

  • 把--ar 4:5固定为电商主图比例，避免裁切损失。
  • 把--s 250作为风格强度起点，高于400容易跑题。
  • 加--seed 12345锁定风格，便于复现与复审。

步骤三：做一次对比验证

用同一提示词跑两组：一组只改--s 250，一组只改--ar。如果细节偏差超过20%，说明提示词还不够具体。

参数速查表

参数 推荐范围 作用
--ar 4:5 / 1:1 画幅比例
--s 200-350 风格强度
--seed 固定整数 可复现性

想看更完整的电商AI图流程，可参考电商AI图实操指南。

风险与避坑

不要混用风格词和材质词，比如“oil painting metal texture”会导致材质发散。也不要在提示词里堆叠“8k, ultra hd, cinematic”这类无效词，它们对出图一致性几乎没有帮助。

验证指标

  • 同一提示词在三次出图中，主体位置偏移小于10%。
  • 细节一致性达到80%，比如标签文字、材质纹理稳定。
  • 批量导出后，返工率低于15%。