摘要：最近刷社交平台，总能刷到“夏日冲凉”主题的AI绘图——湿漉漉的清凉美女、质感高级的胶衣裙，甚至还有网友调侃“生成翻车的洗手台”。随着气温飙升到30℃+，这类“视觉降温”的AI绘图分享突然成了热门，评论区满是“求关键词”“求安装包”的留言。大家好奇：为什么普通人

最近刷社交平台，总能刷到“夏日冲凉”主题的AI绘图——湿漉漉的清凉美女、质感高级的胶衣裙，甚至还有网友调侃“生成翻车的洗手台”。随着气温飙升到30℃+，这类“视觉降温”的AI绘图分享突然成了热门，评论区满是“求关键词”“求安装包”的留言。大家好奇：为什么普通人也能轻松画出“专业级”清凉图？那些“正向/反向tag”真有这么神？

点开这些分享帖，最醒目的莫过于用户整理的“亲测有效”关键词清单：正向tag里写着“best quality, masterpiece, extremely detailed 8K wallpaper”，反向tag则列满“lowres, bad anatomy, bad hands”等词汇。这些看似像乱码的英文词组，其实是AI绘图的“指令密码”——在Stable Diffusion（简称SD）等工具里，正向标签是“我想要什么”，反向标签是“我不想要什么”，两者配合才能精准控制生成效果。

举个例子，用户提到“湿水后很透的布料”，要实现这种效果，正向标签得细化到“ray tracing（光线追踪）”“extremely delicate and beautiful（极致细腻美观）”，让AI捕捉布料的水痕反光；反向标签则必须排除“blurry（模糊）”“jpeg artifacts（压缩噪点）”，否则画面容易出现“塑料感”或“糊成一片”的翻车情况。有网友试过只写正向标签，结果生成的人物要么“多了根手指”，要么“脖子比头还长”，直到加上“missing fingers, extra digit（手指缺失/多余）”等反向标签，才终于画出“正常手”。

放在3年前，想生成一张高质量AI图，可能需要懂Python代码、调模型参数，普通人根本摸不着门道。

但现在，“一键安装包”“预设标签库”彻底改变了游戏规则。参考资料里提到，不少教程直接打包好了SD整合包、模型插件和提示词库，用户下载后只需复制粘贴关键词，调整迭代步数（建议20-40步，太高反而浪费时间）、CFG Scale（通常设12左右）等简单参数，点击“生成”就能出图。

更贴心的是，工具还内置了“恢复上次配置”功能——如果上一张图的标签和参数效果不错，点击生成按钮旁的小箭头，就能直接复用，省去重复输入的麻烦。有新手网友分享：“我第一次用，照着别人的标签抄，居然真画出了‘黑色胶衣质感超强’的图！虽然有张图翻车成洗手台，但调了反向标签里的‘error（错误）’权重，第二次就正常了。”这种“低门槛+高反馈”的体验，让越来越多普通人从“围观者”变成了“创作者”。

AI绘图的爆火，本质上是AIGC（人工智能生成内容）技术的一次“大众普及实验”。数据显示，2024年国内AI绘图用户量同比增长300%，其中60%是“0基础小白”，他们的需求很实在：发朋友圈、做头像、记录生活。这种变化打破了“绘画=专业技能”的传统认知——以前学画画要练3年素描，现在学AI绘图，跟着教程学3天标签用法就能上手。

但热潮中也有隐忧。

有资深玩家提醒：“标签不是‘万能药’。比如用户提到的‘湿水透肤’效果，光靠标签不够，还得选对模型（比如epiCRealism这种写实模型），否则生成的布料可能像‘塑料膜’。”还有网友发现，过度依赖“复制粘贴标签”，会导致生成图“千篇一律”——刷10个“夏日冲凉”帖，8张图的人物姿势、光线几乎一样。这其实暴露了一个问题：AI是工具，真正的创意还得靠人——标签可以“指路”，但“怎么走”“走多远”，最终取决于用户对画面的理解。

这个夏天，AI绘图的“清凉风”还在继续。有人用它记录“理想中的夏日”，有人靠它接单赚外快，更多人则在“翻车-调整-出片”的过程中，体会到了“创造”的快乐。但比“画出清凉图”更重要的是：我们是否学会了用技术延伸自己的创意？当“正向/反向标签”成为新的“画笔”，或许真正的“清凉感”，从来都不是AI给的——而是我们用对工具、用巧心思，画出的独属于自己的夏日故事。

下次再刷到“求关键词”的评论，不妨回一句：“标签是钥匙，但打开哪扇门，还得看你想讲什么故事。”毕竟，技术再厉害，也画不出人心底最真实的那缕风。

来源：老花朵讲科普一点号