掌握AFF图片检索需综合五种方法：一、用角色名+作品缩写在Images区搜索并勾选标题与描述；二、通过Pixiv ID反向追溯原图下载及提取Tag；三、用ASCII2D反向搜图拓展来源；四、构建空格分隔、减号排除的多Tag组合式；五、借助Danbooru黑名单过滤AI等干扰Tag。
如果您在Asian Fan Fics（AFF）平台浏览同人内容，但难以定位目标图片或相关作品，则可能是由于未掌握其图片区检索逻辑与标签组合规则。以下是针对AFF平台图片资源查找与标签使用的多种方法：
一、使用AFF内置搜索栏精准定位图片
AFF网站本身提供基础文本搜索功能，虽不支持直接识图，但可结合已知角色名、作品名、作者名等关键词缩小范围，尤其适用于已有明确目标的检索场景。
1、打开Asian Fan Fics官网，确保已登录账号。
2、点击页面顶部导航栏中的“Images”栏目，进入图片专区。
3、在右上角搜索框内输入角色英文名+作品缩写，例如“Rem Genshin”或“Makise_Sci_Adventure”。
4、勾选“Search in Titles and Descriptions”选项，避免仅匹配标题而遗漏描述中含图源信息的条目。
5、点击搜索按钮，浏览结果列表中带有缩略图的条目，优先查看上传时间较新、评分较高、评论数较多的图片条目。
二、通过Pixiv ID反向追溯AFF图片来源
大量AFF用户会将P站（Pixiv）原图搬运至AFF并标注ID，利用该ID可跳转至原始高质页面，获取无水印大图、作者信息及关联Tag。
1、在AFF图片详情页中查找“Source: pixiv.net/artworks/XXXXXX”字样，复制其中数字ID部分。
2、打开新标签页，访问https://www.pixiv.net/artworks/后粘贴ID并回车。
3、进入Pixiv原图页后，点击右下角“下载”按钮旁的箭头图标”，选择“原始尺寸”下载。
4、在Pixiv页面右侧栏查看全部关联Tag，记录其中高频出现的原创Tag（如“original_aff”“aff_exclusive”），用于后续AFF站内搜索。
三、借助ASCII2D进行AFF图片反向搜图
当AFF图片无明确文字信息时，可将本地保存的AFF缩略图上传至ASCII2D，通过色块匹配与特征比对，识别是否为其他平台（如Twitter、Pixiv）的同源发布图，从而拓展检索路径。
1、在AFF图片页右键保存图片至本地，注意保留原始文件名中的ID或作者线索。
2、访问https://ascii2d.net，点击“选择文件”，上传刚保存的图片。
3、等待加载完成后，在结果页优先查看“色合检索”分栏下的Pixiv/Twitter链接，这些链接常指向更高清版本或带完整Tag的原始发布页。
4、若“色合检索”无有效结果，切换至“特征检索”分栏，检查是否有匹配的动漫截图或同人设定图，从中提取作品名或角色名作为AFF站内关键词。
四、构建AFF专属Tag组合检索式
AFF图片区支持多Tag联合筛选，但需遵循其特定语法：Tag间用空格分隔，排除项前加减号“-”，且不支持通配符。合理组合可大幅过滤无关内容。
1、进入AFF Images首页后，找到并点击“Advanced Search”链接（通常位于搜索框下方）。
2、在“Tags”输入框中填写组合式，例如：genshin_impact keqing -ai_generated -text，表示检索含“原神”与“刻晴”Tag、排除AI生成及带文字图层的图片。
3、在“Sort By”下拉菜单中选择“Most Recent”，确保结果按上传时间倒序排列，优先显示最新投稿。
4、勾选“Only show images with all tags”，避免系统返回仅匹配部分Tag的低相关度结果。
5、点击搜索，逐页查看缩略图，注意观察每张图下方显示的Tag数量与具体名称，积累高频有效Tag用于下次检索。
五、利用Danbooru黑名单机制净化AFF关联Tag流
部分AFF用户会将Danbooru Tag同步至AFF描述中，而Danbooru存在大量NSFW或AI干扰Tag。通过提前在Danbooru设置黑名单，可间接提升AFF检索纯净度，减少无效结果干扰。
1、注册并登录Danbooru账号，进入“My Account → Settings”页面。
2、滚动至页面底部，在“Blacklisted Tags”文本框中添加：ai-assisted ai-generated lowres text。
3、保存设置后，返回Danbooru首页搜索同一角色，观察结果中被自动过滤的Tag类型，记录其常见变体（如“aigc”“machine_learning”）。
4、将这些被过滤的干扰Tag整理成列表，在AFF高级搜索中统一添加减号前缀，例如：-aigc -machine_learning，嵌入主检索式中使用。
