这是一部专为 AI 绘画领域打造的“咒语（Prompt）百科全书”，汇集了海量高质量的提示词示例、风格流派参考及生成工具资源。它旨在解决创作者在面对 AI 时“词穷”的痛点，通过结构化的知识库帮助用户实现从“随便画画”到“精准控制”的进阶。
一、文档是关于哪方面内容的？
1. 全景概览：AI 艺术生成的“罗盘” awesome-aiart-pics-prompts 是一个托管在 GitHub 上的开源知识库（Awesome List）。它不仅仅是一个简单的提示词堆砌文档，更像是一个关于 AI 图像生成（AIGC）的导航站。该文档系统性地整理了包括 Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 等主流 AI 绘画工具的提示词（Prompts）技巧、艺术风格关键词、艺术家列表、以及相关的辅助工具和教程。它试图通过分类整理，帮助人类更精准地向 AI 描述脑海中的画面。
2. 幕后团队/作者 该项目由 GitHub 用户 Jermic 发起并维护。虽然作者在公共网络上的个人背景资料较为低调，但从该仓库的 Star 数（关注度）和 Fork 数（引用量）来看，作者极具开源精神且对 AI 艺术有着敏锐的嗅觉。这类“Awesome”系列项目通常由社区共同驱动，意味着汇聚了全球众多 AI 早期探索者和极客的智慧结晶。
3. 创作初衷 在 AI 绘画爆发初期，最大的痛点是“黑盒效应”——用户不知道输入什么词能得到想要的效果。作者创建此文档，旨在打破这种语言壁垒，让使用者无需背诵整部艺术史，也能通过查阅速查表（Cheatsheet），快速调用特定的画风、光影和构图，极大降低了 AI 艺术创作的门槛。
二、适合那些读者？
1. 精准画像
AI 绘画初学者/爱好者：刚接触 Midjourney 或 SD，只会输入 “a cat” 但想画出大片的玩家。
Prompt 工程师/设计师：需要寻找特定风格参考，优化工作流的专业视觉创作者。
内容创作者（自媒体/运营）：需要快速生成高质量配图，不想在调试 Prompt 上浪费过多时间的人员。
AIGC 开发者：正在开发相关工具，需要大量 Prompt 样本进行模型微调或测试的开发者。
2. 预期收获
掌握“AI 语感”：理解机器如何拆解光影、材质、视角等关键词。
建立风格库：获得数百位艺术家风格和艺术流派的精准关键词。
提升成图率：大幅减少“抽卡”失败的概率，能更快生成符合预期的图像。
3. 门槛说明
极低门槛：不需要懂编程，不需要懂复杂的算法原理。
语言要求：由于大多数 Prompt 为英文，读者需要具备基础英语能力或善用翻译工具。
三、有哪些有亮点？
1. 差异化分析：不仅仅是“词表” 市面上很多教程只给结果（图片），不给过程（Prompt）。而这份文档的独特之处在于它的索引性质。它不是单纯展示一张好看的图，而是提供了指向不同细分领域的“地图”。与其他零散的教程相比，它更像是一个目录聚合器，将散落在互联网各个角落（Reddit, Discord, Twitter）的优质资源进行了集中化管理。
2. 核心卖点
结构化分类：将提示词细分为风格（Style）、艺术家（Artist）、修饰词（Modifiers）等维度，逻辑清晰。
生态整合：除了提示词，还收录了 Colab 笔记本、GUI 客户端、在线生成器等实用工具链接。
社区驱动：内容源于社区验证，具有很强的实战性和多样性。
四、介绍详细内容
1、包括哪些资料？
该文档主要由 Markdown 文件和外部链接组成，颗粒度从中等到精细：
提示词指南：如何编写有效的 Prompt 结构（主体+环境+风格+参数）。
关键词列表：包含材质（如 Unreal Engine 5, Octane Render）、光影（Cinematic lighting）、视角（Wide angle）等。
艺术家参考：列出了 AI 能够识别的著名画家风格（如 Greg Rutkowski, Alphonse Mucha 等）。
工具集：指向 Stable Diffusion WebUI、Disco Diffusion 等工具的安装和使用地址。
2、主要关键词有哪些？
Prompt Engineering（提示词工程）：文档的核心方法论，即通过优化文本输入来控制模型输出。
Text-to-Image（文生图）：文档覆盖的主要技术领域。
Modifiers（修饰词）：用于增强画面细节的形容词（如 4k, highly detailed）。
Midjourney / Stable Diffusion：文档主要针对的两大主流生成模型。
Artist Styles（艺术家风格）：通过引用特定艺术家名字来“借用”其画风。
3、详细目录和结构？
虽然 GitHub 仓库结构可能会随更新变动，但其核心逻辑主线通常如下：
Introduction（简介）：项目说明与资源概览。
Tutorials（教程）：从入门到进阶的操作指南链接。
Tools & Colabs（工具与环境）：提供可以直接运行代码的 Google Colab 链接或本地部署工具。
Prompts & Styles（核心干货）：
风格分类（赛博朋克、油画、水彩等）。
艺术家列表。
参数设置（分辨率、长宽比等）。
Galleries（画廊）：优秀作品及其对应的 Prompt 示例展示。
4、有哪些金句值得分享？
（基于对 Prompt 工程领域的理解及该类文档的通用精神总结）
“在 AI 艺术中，语言就是你的画笔。”
“好的 Prompt 不是单词的堆砌，而是对想象力的精确描述。”
“了解艺术家的名字，比了解算法更重要。”
5、发布日期是什么时间
发布时间：该类项目大多兴起于 2022 年（AI 绘画爆发元年）。
时效性判断：AI 领域迭代极快（如 MJ 从 v3 到了 v6）。注意： 阅读时需查看 GitHub 页面右上角的 “Last Commit”（最后提交时间）。如果最近几个月有更新，说明资料依然鲜活；如果停留在 2年前，则部分工具链接可能失效，但艺术风格和基础修饰词（如光影、构图）依然永久有效。
五、这个文档收费吗？
完全免费（Open Source）。
获取方式：直接在 GitHub 上浏览或 Clone。
性价比：作为免费资源，它的价值远超许多市面上收费几十元的“Prompt 只有几百个的合集包”。它是开源社区精神的体现，属于“无价之宝”。
六、用户评价怎么样？
1. 全网舆情 在 GitHub、Twitter 和 Reddit 的 AI 绘画板块，此类 Awesome 列表通常备受推崇。
2. 反馈总结
⭐⭐⭐⭐⭐（资深玩家）：“这就是我的‘字典’。每次不知道画什么风格的时候，我就来这里找灵感。”
⭐⭐⭐⭐⭐（开发者）：“感谢整理！对于想要训练自己模型的人来说，这里的资源索引太方便了。”
⭐⭐⭐⭐（初学者）：“内容非常丰富，但有些链接是全英文的，啃起来有点吃力，需要配合翻译插件。”
⭐⭐⭐（批判性建议）：“部分早期收录的 Colab 链接已经失效了，希望作者能定期清理死链。”
⭐⭐⭐⭐⭐（效率控）：“比在 Discord 频道里漫无目的地翻聊天记录效率高多了。”
七、网络上还有哪些渠道可以找到相关资料？
1. 官方访问入口
GitHub 项目主页：https://github.com/Jermic/awesome-aiart-pics-prompts
2. 备用渠道与延伸阅读
Civitai (C站)：目前最火的 Stable Diffusion 模型和 Prompt 分享社区（实战版）。
Lexica.art：一个搜索引擎，可以直接搜索图片并查看其 Prompt（视觉版）。
Midjourney 官方 Discord：第一手的 Prompt 学习现场。
3. 持续关注
建议直接在 GitHub 上点击 “Watch” 或 “Star” 该项目，以便第一时间收到更新通知。
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