ChatGPT可按五种结构化方法优化Midjourney提示词：一、角色约束法强制输出v6语法；二、分层拆解法绑定风格与参数映射；三、模板占位符法确保格式统一；四、反向校验法修正缺陷；五、多风格平行法生成对比变体。
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如果您希望让ChatGPT辅助优化Midjourney提示词，并严格遵循“风格词+参数”的结构进行扩充，则需明确引导其拆解视觉要素、绑定风格标签、注入可控参数。以下是实现该目标的具体方法：
一、设定角色与输出格式约束
此方法通过预设系统指令，强制ChatGPT以Midjourney专用语法为输出边界，避免泛化描述或自然语言解释。其核心是将模型行为锁定在结构化提示词生成范畴内，确保每一项输出均可直接粘贴至Midjourney使用。
1、在对话开头输入：你是一名Midjourney提示词架构师，只输出符合v6规则的英文提示词，不加解释、不加标点、不换行、不使用括号嵌套。所有输出必须包含至少一个明确风格词（如cyberpunk、oil painting、isometric）和三个以上参数（如--ar 16:9 --v 6.6 --style raw）。
2、随后提供原始描述，例如：“一只机械狐狸蹲在霓虹雨巷”。
3、等待ChatGPT返回纯提示词，如：mechanical fox crouching in neon-lit rainy alley, cyberpunk, cinematic lighting, ultra-detailed, reflective wet pavement --ar 4:5 --v 6.6 --style raw --s 750
二、分层拆解法：风格锚定+参数映射表
此方法要求用户预先构建风格词与参数的对应关系，再交由ChatGPT按层级填充。它规避了模型自由联想导致的参数错配问题，使输出具备可复现性与工程化特征。
1、准备一张本地映射表，例如：[赛博朋克 → --style raw + --s 750 + --stylize 500]；[水彩 → --style expressive + --s 600 + --no photorealistic]。
2、向ChatGPT发送指令：请根据以下映射规则扩展提示词：输入描述后，先插入一个风格词，再紧接对应三项参数；禁止添加未定义的参数；禁止改变原始主体对象。
3、输入原始提示：“穿汉服的女孩站在竹林中”。
4、获得输出示例：girl wearing hanfu standing in bamboo forest, ink wash painting --style expressive --s 600 --no photorealistic
三、模板占位符注入法
此方法利用固定模板结构，将变量位置显式标注，使ChatGPT仅替换指定字段而不扰动语法骨架。适用于批量生成或需保持参数一致性的场景。
1、提供模板：[主体描述], [风格词] --ar [宽高比] --v [版本号] --style [风格模式] --s [风格化值]
2、说明每个占位符取值范围，例如：[宽高比]仅限“1:1、4:5、16:9、21:9”；[版本号]仅限“6.6、6.5、6.4”；[风格模式]仅限“raw、expressive、creative”。
3、输入：“宇航员骑自行车穿越火星沙漠”。
4、获得输出示例：astronaut riding bicycle across mars desert, photorealistic --ar 16:9 --v 6.6 --style raw --s 800
四、反向参数校验法
此方法先由用户给出含错误参数或缺失风格词的初稿，再令ChatGPT识别缺陷并定向补全。它强化模型对Midjourney语法边界的认知，提升参数合规率。
1、输入带缺陷提示词：“a glowing jellyfish underwater, bioluminescent --v 6.6”。该提示缺少风格词且无--ar与--s参数。
2、附加指令：请检测该提示词是否符合v6结构规范；若缺失风格词或关键参数，请在原句末尾追加，仅输出修正后完整提示词，不解释原因。
3、获得输出示例：a glowing jellyfish underwater, bioluminescent, macro photography --ar 4:5 --v 6.6 --style raw --s 700
五、多风格平行生成法
此方法驱动ChatGPT同步产出同一主体在不同风格+参数组合下的多个变体，便于用户横向比对效果，避免单次输出的偶然性偏差。
1、指令中明确数量与差异维度：针对‘蒸汽火车穿过雪山’，生成三条独立提示词：第一条用oil painting风格配--s 600；第二条用3d render风格配--s 900；第三条用anime style配--style expressive。每条单独成行，不编号，不加空行。
2、获得输出示例：steam train crossing snowy mountains, oil painting, thick brushstrokes, warm light --ar 16:9 --v 6.6 --s 600
steam train crossing snowy mountains, 3d render, octane render, studio lighting --ar 21:9 --v 6.6 --s 900
steam train crossing snowy mountains, anime style, cel shading, dramatic clouds --ar 4:5 --v 6.6 --style expressive
