为什么你的AI图像会出现错误——以及如何改进它们

人工智能驱动的文本到图像生成模型彻底改变了数字艺术和内容创作，使任何用户，无论其背景如何，都可以仅用几个单词，在人类专业人士使用传统设计或照片工具所需时间的一小部分内，制作出高质量、可定制的视觉效果。 

随着科技的飞速发展，AI辅助创意正日益成为各行各业工作流程中不可或缺的一部分。然而，利用AI创作出一件商业化的作品并非易事，因为它的“瞧！”效果并不总是能带来可用的结果，尤其对于那些依赖AI来达到专业艺术和设计标准的人来说更是如此。 

事实上，虽然掌握即兴写作（AI 能够理解的语言）是实现符合个人创意愿景的产出的首要条件，但 AI 生成的图像仍可能存在一些常见的缺陷，不仅影响初学者，也影响经验丰富的创作者。克服这些问题通常需要用户和开发者双方具备额外的知识和技能。

下面，我将概述 AI 图像生成中最常见的挑战，并分享解决这些挑战的实用解决方案。  

迅速的工程复杂性 

核心诉求 人工智能图像生成 几乎可以瞬间将想法转化为视觉效果，仅需使用文字。然而， 即时工程 但这仍然是生成有意义图像的最大障碍之一。即使是措辞上的细微变化也可能导致截然不同的输出。提示结构在不同模型中也可能存在差异，因此在一个模型中有效的方法在另一个模型中可能会产生糟糕的结果。提示语言缺乏标准化，常常迫使用户反复尝试。 

提示库和数据库提供预先测试过的提示，用户可以根据需要参考或修改，从而减少猜测。可视化提示生成器允许用户以结构化的方式输入关键词、选择属性、调整滑块等等，使创建有效提示的过程更加直观。学习社区分享的成功提示也很有价值，因为这些真实案例展示了哪些方法有效。  

为了提高一致性，标准化提示语法指南提供了在不同模型中构建关键字输入的最佳实践。使用提示模板可以提高结果的可预测性，帮助用户生成风格一致的多幅图像。像 FLUX 这样的新兴模型总体上更加用户友好，因为它们的设计对提示的复杂性不太敏感，允许用户通过更直接的指令创建连贯、复杂的场景。  

解剖学上的不准确性 

由于神经网络从数据集中学习的方式，扩散模型实际上并不理解解剖学——它们基于模式识别而非结构化的生物框架来生成图像。例如，人工智能并不将手视为由五根可以不同方式表达的不同手指组成的。相反，它会融合训练图像中的统计平均值。因此，与预期姿势或角度的偏差可能会导致图像失真。虽然现代模型已经得到了显著改进，但诸如多余手指、不自然的面部和身体比例、不切实际的肢体连接和关节位置，以及不对称和错位的眼睛等异常情况仍然很常见。 

使用微调模型 LoRas（低秩自适应技术） 专注于解剖学数据集有助于人工智能更全面地理解人体结构。ControlNet，尤其是那些利用姿态估计或边缘检测（例如 Canny 滤波器）的控制网络，能够使人工智能遵循解剖学准则。 

明确参考真实身体细节的提示也能提升生成人物的解剖学准确性。使用解剖感知校正工具进行后期处理，用户无需重新生成整幅图像即可修复缺陷区域。 

多代人身份不一致 

由于AI将每次生成视为一个独立的过程，因此在多幅图像中保持一致的角色外观仍然是一项挑战，这对于叙事或基于系列的艺术作品尤其困难，因为角色的连续性至关重要。即使使用相同的提示，面部特征、服装或风格的细微变化也可能在渲染之间出现。在批量生成中，这个问题可能会更加明显，因为质量和视觉特征的波动难以预测。  

使用特定人物或物体的一组图像训练 LoRA，并使用参考图像作为输入，可以改善身份条件、一致性和统一性。嵌入技术和适配器（例如 PuLID、IPAdapter、InstantID 和 EcomID）有助于跨代保留人物特征。当面部准确性至关重要时，面部交换模型或后处理可以提供更具针对性的改进，确保关键特征在代代之间保持一致。 

背景不连贯 

AI 生成的背景容易出现不切实际、结构和语境不连贯的设计，导致图像看起来不太可信。例如，透视效果可能不协调，或者光影与主体不匹配。这是因为漫射模型将背景视为次要元素，而非场景的组成部分，从而导致深度感知、物体关联性和环境背景方面的问题。  

深度映射 帮助模型更准确地解读空间关系，促进前景和背景之间更真实的融合。透视引导线可强制几何对齐，有助于保持建筑结构和消失点的一致性。聚焦式重新照明 LoRa 可以学习生成与背景相关的照明和阴影，确保反射在整个场景中自然呈现。 

使用特定场景（例如城市景观、自然场景或室内空间）的数据集对模型进行微调，可以提升整体背景的真实感。参考背景图像也有助于将生成结果与现实世界的构图联系起来。

文本渲染问题 

由于人工智能主要基于视觉数据而非结构化语言进行训练，因此很难在图像中生成清晰易读的单词和短语。由于字体不规则或位置错位，文本可能显得不完整、杂乱无章、混乱或无意义。即使可以阅读，也可能看起来风格不协调，或与背景格格不入。 

与人类不同，大多数人工智能模型无法将文本与周围元素区分开来，因此它们不会将文本作为单独的实体进行处理。相反，它们将字符序列视为另一种以抽象形状而非有意义的语义符号为特征的视觉模式。 

为了提高文本渲染质量，研究人员在包含正确标记的排版示例的专用文本数据集上训练模型，以帮助人工智能更好地理解字母的构成、对齐方式和间距。文本感知遮罩是另一种有效的技术，在图像生成过程中为文本保留空白区域，从而允许在后期处理过程中实现更清晰的集成。 

缺乏对产出的控制 

虽然AI图像生成的结果在视觉上令人印象深刻，但它的一个显著局限性在于缺乏对最终输出的精确控制。用户可能难以将模型引导至特定风格、确保真实感或调整精细细节。其他常见错误包括场景中出现意外元素、破坏氛围的色彩以及布局不一致。与人类艺术家根据意图进行调整不同，AI的运作基于概率，有时会产生令人惊讶或不理想的结果。 

ControlNets 和 LoRas 等控制机制允许用户通过姿势、深度或边缘引导来调节结构。为了实现更精准的美学导向，针对特定风格训练的定制模型可以显著增强艺术方向的连贯性。此外，通过图像到图像生成引用特定图像有助于保持输出的相关性。

蒙版和修复工具可以编辑图像的特定部分，而不会影响其余部分。后期处理工具（例如升频器和增强器）可以通过增强分辨率和清晰度来为 AI 输出添加最终润色。 

总体而言，人工智能尚未开发出更复杂、更细致的提示解读——这仍然是保持控制的核心挑战之一。许多模型倾向于过度解读指令，试图提取并非有意为之的深层或层次含义。虽然这听起来很智能，但即使是详细的提示也可能产生难以预测的结果。例如，人工智能可能会根据其学到的联想来强调或创造意想不到的元素。这增加了提示编写的复杂性，要​​求用户适应模型的“思考”方式（这并不总是直观的），并花费更多时间尝试措辞以达到预期结果。 

总结 

了解人工智能如何解读视觉数据，并识别其可能存在的不足，有助于在即兴写作中做出更明智的选择，运用有效的问题解决策略，并选择合适的工具来解决生成的错误。最终，它使用户能够将人工智能视为创意伙伴，而不是依赖运气或将其技术限制视为创作准确反映创作者愿景的可用内容的障碍。