视觉提示工程 (Visual Prompting) 101：像 AI 一样思考

Prompt Engineering 死了，Visual Prompting 活了。 在 ChatGPT 时代，你学会了说 "Act as a marketing expert"。 在 Whisk 时代，你需要学会找图。你需要找一张“构图极简但光影复杂”的图来告诉模型“我要这种感觉”。

什么是 Visual Prompting？

Visual Prompting 的核心逻辑是：Image is Instruction (图像即指令)。 一张图片包含的信息量是文字的数万倍。

• Structure Prompt (结构提示)：用简笔画、线稿或 3D 灰模来控制画面的骨架。
• Aesthetic Prompt (美学提示)：用电影剧照、油画或摄影作品来控制画面的皮囊。
• Semantic Prompt (语义提示)：用实物图来定义画面的主体。

建立你的视觉库

一个优秀的 WhiskPrompt 用户，通常会像一个老练的电影导演一样，维护一个庞大的素材库（Mood Board）：

1. Light (光效库)

专门收集各种光影效果的图。

• 丁达尔效应 (Tyndall Effect)
• 赛博霓虹 (Neon Noir)
• 伦勃朗光 (Rembrandt Lighting) 当你需要这种光时，直接在这个文件夹里拖一张图进去。

2. Texture (材质库)

• 生锈的金属
• 粗糙的纸张
• 透明的玻璃

3. Layout (构图库)

• 极简留白
• 黄金螺旋
• 对称构图

不要让 AI “猜”

以前我们写 "masterpiece, best quality, 8k"，其实是在求 AI：“求求你，画好一点吧”。 现在我们在 Whisk 里，我们直接给他一张大师的作品：“照着这个标准画”。

这才是 AI 应有的样子：它是你的手，而你是大脑。