AI 绘画工作流：从需求拆解到可交付图片

我用 AI 出图三年，前两年最常踩的坑是「图生出来了，但不能用」。要么是尺寸不对，要么是品牌色跑偏，要么是六根手指、塑料皮肤、AI 模板脸。问题从来不在模型，而在缺一套从 brief 到交付的 SOP。

这篇文章把这条工作流完整拆开：需求拆解 → brief 落表 → 路径选型 → Prompt 转写 → 批量出图 → 筛选与迭代 → 去 AI 感质检 → 后期与导出。你照着走一遍，至少能避免八成的「图能看不能用」问题。

配套阅读：AI 绘画入门实战（Day 56，零基础到第一张图）、Prompt 工程基础（Day 54，Prompt 怎么写）、Prompt 调试方法（Day 60，答非所问怎么定位）。

什么才算「可交付图片」

可交付不是「画得好看」，是符合下列所有条件：

任何一项不过 = 不可交付。下面的工作流就是确保每一项都不漏。

第一步：把模糊需求拆成可执行 brief

接到「帮我出一张图」的请求时，第一步不是打开 Midjourney，而是写一份 brief 表。把模糊的「我想要好看的」拆成下面 8 项：

# AI 出图 brief 表

1. 用途：公众号头图 / 小红书封面 / 电商主图 / 海报 / 内文配图 / 私域社群
2. 受众：25-35 岁都市女性 / B 端技术决策者 / Z 世代学生 / 中老年用户
3. 主体：谁/什么在画面里（人物描述、物品、场景）
4. 风格：插画 / 写实 / 国潮 / 赛博 / 极简 / 复古 / 3D
5. 渠道尺寸：3:4 / 1:1 / 16:9 / 2.35:1 / 9:16
6. 禁用元素：不出现儿童 / 不出现 Logo / 不用红色 / 不出现西方宗教元素
7. 验收标准：主色饱和度 <70% / 人物无六指 / 无文字乱码 / 版权可商用
8. 截止时间：交付时间（决定走快出图还是精细打磨）

brief 没填完 = 不开始出图。填完这 8 项只需要 5 分钟，但能省下后面 5 小时的返工。

我见过最常见的失败：客户说「想要一张高级感的头图」，出图师直接开工 → 三轮返工后才发现「高级感」指的是 ins 风极简而不是商业赛博朋克。brief 就是把这个「高级感」具体化的工具。

第二步：选择生成路径和参考素材

brief 写完后，选路径。下面这张决策树覆盖了 90% 的场景：

参考素材的准备顺序：

1. 风格参考图：3-5 张符合品牌或客户期望的图，用于锚定风格
2. 构图参考图：1-2 张构图符合渠道要求的图（特别是人物位置、文字区）
3. 色板参考：HEX 色值或截图，用于控制主色
4. 禁用参考：3-5 张明确不能出效果的图（避免同质化）

参考图不是越多越好。3-5 张风格参考 + 1-2 张构图参考 = 最优解。再多 Prompt 会冲突，模型不知道听谁的。

参考阅读：Midjourney 操作与参数（Midjourney 完整参数表）、可控生成路径（SD + ControlNet 入门）、中文生图路径（即梦中文海报实战）。

第三步：把 brief 转成 Prompt 与风格约束

Prompt 不是「一段话描述画面」，是固定项 + 可变项 + 参考 + 约束四段式结构。

Prompt 卡片模板

【固定项】主体描述 + 风格 + 构图 + 主色 + 光线
【可变项】背景 + 道具 + 视角（保留 2-3 个变量用于迭代）
【参考图】3-5 张风格参考 + 1 张构图参考（--sref / --cref）
【负面约束】--no 列表（手指畸形、文字乱码、特定元素）
【版本号】v1 / v2 / v3 / ...（每次只改一项，记录改了什么）

实战 Prompt 示例（公众号头图）

【固定项】一位 30 岁亚洲女性坐在咖啡馆窗边，温暖午后光线，
主体居中偏左，头部上方留 30% 空白用于标题，
主色暖橙+米白，浅景深，电影感构图。
【可变项】穿米色风衣，桌上有拿铁咖啡和一本翻开的书。
【参考图】--sref https://...风格参考图链接 --cref https://...人物参考
【负面约束】--no 文字 水印 Logo 卡通风格 西方人
【版本号】v1（基线版本）

Midjourney 写法：

A 30-year-old Asian woman sitting by a cafe window in warm afternoon
light, centered-left composition, top 30% empty for headline,
warm orange and cream palette, shallow depth of field, cinematic.
She wears a beige trench coat, with a latte and an open book on the table.
--sref https://... --cref https://... --ar 2.35:1 --v 6.1 --style raw
--no text watermark logo cartoon style western people

通义万相 / 即梦的写法略有不同（中文友好），但结构一致：主体 + 风格 + 构图 + 约束。

Prompt 转换铁律

1. 一次只改一个变量：v1 → v2 只改背景；v2 → v3 只改光线；v3 → v4 只改构图
2. 每次迭代保留 Prompt 副本：用 Excel / Notion 记录「v1 出了什么效果 → 哪里不达标 → v2 改了什么」
3. 负面约束要具体：不要写「--no 难看」，要写「--no 六指 塑料皮肤 文字乱码」
4. Prompt 长度适中：Midjourney 50-150 词最佳，过长模型会忽略后段

参考：Prompt 工程基础（系统讲 Prompt 怎么写）、Prompt 调试方法（Prompt 答非所问时怎么定位）。

第四步：批量生成、筛选和迭代

出图策略：一轮出 8-16 张候选，从中选 2-3 张深化。一轮只出 4 张 = 选择面太窄；一轮出 32 张 = 时间浪费。

候选图评分表

评分维度（每项 1-10）：

• 大关系：整体氛围是否符合 brief
• 主体清晰：主体是否一眼可识别、不被背景淹没
• 构图合规：是否给文字安全区、是否符合渠道比例
• AI 感：是否一眼像 AI（1=像、10=不像）
• 颜色合规：主色饱和度、品牌色一致性

综合分 = 加权平均（大关系 20% + 主体清晰 25% + 构图合规 20% + AI 感 20% + 颜色 15%）。

综合分 < 6 的一律淘汰，6-7 的作为候选，>7 的进入下一轮深化。

文件命名规范

ai-painting-workflow_v1-batch_2026-07-18_candidate-01.png
ai-painting-workflow_v1-batch_2026-07-18_candidate-02.png
...
ai-painting-workflow_v2-batch_2026-07-18_refined-01.png  # v2 是基于 v1-candidate-02 深化

命名包含 slug + 版本 + 批次 + 日期 + 角色，半年后再看也不会混。

迭代记录

每次迭代必须记录：

## v2 迭代 (基于 v1-candidate-02)
- 改动：把背景从咖啡馆改成街角（v1 客户反馈「太温馨，不够都市」）
- Prompt 差异：... 街角 cafe → street corner ...
- 出图数：12 张
- 首选：v2-candidate-03（综合分 8.1）
- 备注：v2-candidate-05 手指仍有问题，进入 v3 用局部重绘修复

坚持「一次只改一个变量」+ 详细记录，迭代效率能提升 3 倍。

第五步：为什么画面总像 AI：按质检顺序排查

这是整条工作流里最容易被跳过的一步，也是客户最在意的一步。「像 AI」往往不是单一原因，是多个问题叠加。下面这张表帮你按顺序定位：

复验铁律

1. 100% 放大看主体：尤其看手、眼睛、皮肤纹理、衣物边缘
2. 缩到渠道实际尺寸看：客户看的是小红书 3:4 缩略图，不是 4K 大图
3. 拿真实照片并排对比：一眼能看出 AI 感的，往往对比后才暴露
4. 换不同人看不：自己看麻木了，让同事/朋友第一眼判断

局部重绘（inpainting）挽救策略

发现局部问题（手部错误、文字乱码、背景穿帮），不要整张重出。用 inpainting：

• Midjourney：Vary (Region) 选中问题区域，重新 Prompt
• SD：用 ControlNet inpaint + 重绘蒙版 + 与原图风格匹配的 Prompt
• 即梦 / 通义万相：局部重绘工具，选中区域重生成

局部重绘省 80% 时间，且能保留构图其他部分。

参考：把 AI 创作串成工作流（Day 59，工作流思维的整体应用）、Midjourney 风格与参数进阶（Midjourney 高级风格控制）。

第六步：后期处理、导出与交付

AI 出图不是终点，后期处理才能交付。后期工作流：

1. 基础后期

• 裁切：按渠道精确比例裁切；保留文字安全区
• 调色：用 Lightroom / 醒图统一色调；不要让每张图色温不同
• 锐化：轻度锐化主体；背景可降锐

2. 文字与排版

• 不要用 AI 生成文字——AI 文字 90% 是乱码
• 用 Figma / 稿定设计 / Canva / PS 人工排版
• 字体选择与品牌库一致；标题字号按渠道规范

3. 多渠道裁切

一张主图出多渠道版本：

主图 1:1 (1080×1080)
  ├─ 公众号头图 2.35:1 (1080×460)
  ├─ 小红书 3:4 (1080×1440)
  ├─ 视频号封面 1:1 (1080×1080)
  └─ 朋友圈 4:3 (1280×960)

裁切时注意：主体不要被裁掉；文字安全区重新规划。

4. 文件交付包

最终交付必须包含：

deliverable_2026-07-18_ai-painting-workflow/
├── 01-final/
│   ├── main-1x1.png
│   ├── wechat-header-2.35x1.png
│   └── xiaohongshu-3x4.png
├── 02-source/
│   ├── main-original-4k.png  # AI 出图原图
│   └── main-edited.psd        # 后期源文件
├── 03-license/
│   └── license-summary.md     # 商用许可说明
└── 04-brief/
    └── brief-v1.md            # 原始需求 brief

交付包结构 = 客户验收 + 你后续维护都省心。客户问「这图能商用吗」，直接给 license-summary.md。

参考：海报交付场景（海报特有的后期要点）、电商图交付场景（电商主图后期规范）。

完整案例：一份从 brief 到交付包的实录

下面是一个真实案例的精简版，让你看完整工作流跑一遍是什么样。

需求

客户：某新消费茶品牌，要 8 张「春日茶饮」小红书系列图。

Step 1 brief（节选）

1. 用途：小红书 3:4 系列封面（共 8 张）
2. 受众：25-32 岁都市女性
3. 主体：茶饮 + 春日元素（樱花、绿叶、竹）
4. 风格：日式侘寂 + 国潮淡彩
5. 渠道尺寸：3:4（1080×1440）
6. 禁用元素：无文字、无 Logo、无西方元素
7. 验收标准：主色饱和度 <60%、无 AI 感、可商用

Step 2 路径选择

Midjourney v6.1（日式侘寂风格）+ 后期调色 + 文字后期加。

Step 3 Prompt 基线

A traditional Chinese tea set with light green tea,
surrounded by cherry blossoms and bamboo leaves,
Japanese wabi-sabi aesthetic with subtle Chinese painting influence,
3:4 vertical composition, top 20% empty for title,
soft natural lighting, muted color palette.
--ar 3:4 --v 6.1 --style raw --sref <侘寂风格参考>
--no text watermark logo cartoon style bright colors

Step 4 批量与筛选

v1 出 16 张，选 3 张候选（综合分 7.5/7.8/7.2）。

v2 基于首选深化（v1-02），出 12 张，选 2 张最终候选。

v3 用 inpainting 修复 v2-01 的茶具边缘瑕疵。

Step 5 质检

• ✅ 100% 放大：茶具纹理清晰、樱花花瓣自然
• ✅ 缩到 3:4 缩略图：主体居中、文字区干净
• ✅ 并排对比：与品牌历史图风格一致
• ✅ 换人验证：3 个同事第一眼不判断为 AI

Step 6 后期与交付

• 裁切到 1080×1440
• 调色（统一偏暖、降低饱和度到 55%）
• 8 张全部加系列标题文字（后期软件）
• 交付包：8 张 PNG + PSD 源文件 + 商用许可说明

总耗时：6 小时（brief 30min + 出图 2h + 筛选迭代 1h + 后期 2h + 交付打包 30min）。

可复制的一页式 SOP

最后给你一页式清单，贴在工位旁边：

# AI 绘画工作流 SOP（v1.0）

## Step 1: 写 brief（5min）
□ 用途 / 受众 / 主体 / 风格 / 尺寸 / 禁用 / 验收 / 截止
□ 8 项填完才开始出图

## Step 2: 选路径 + 备参考图（10min）
□ 中文中文字 → 即梦 / 通义万相
□ 快速概念 → Midjourney / DALL·E 3
□ 精细可控 → SD + ControlNet
□ 3-5 张风格参考 + 1-2 张构图参考

## Step 3: 转 Prompt（10min）
□ 固定项 + 可变项 + 参考 + 负面约束 + 版本号
□ 一次只改一个变量
□ 记录每次迭代差异

## Step 4: 批量 + 筛选（30min）
□ 一轮 8-16 张，选 2-3 张深化
□ 评分表：大关系 20% + 主体 25% + 构图 20% + AI 感 20% + 颜色 15%
□ <6 淘汰 / 6-7 候选 / >7 深化

## Step 5: 去 AI 感质检（30min）
□ 100% 放大看手/眼/皮肤/边缘
□ 缩到渠道实际尺寸看
□ 拿真实照片并排对比
□ 局部问题用 inpainting 修复

## Step 6: 后期 + 交付包（30min）
□ 裁切 + 调色 + 锐化
□ 文字后期加（不用 AI 生成）
□ 多渠道版本
□ 交付包 = final + source + license + brief

照这个 SOP 跑，8 张系列图稳定 6 小时交付，可用率从「30% 出 8 张」提升到「80% 出 8 张」。

写在最后

AI 出图最难的不是 Prompt 怎么写，是把模糊需求拆成可执行 SOP。这张图能不能用，不取决于模型多强，取决于工作流多完整。

如果你刚开始用 AI 出图，建议先从一张图跑完整工作流（哪怕耗时 3 小时），熟悉每一步在做什么。跑过 5 张之后，自然能压缩到 30 分钟一张。

下一步推荐阅读：

• AI 绘画入门实战 — 零基础到第一张图
• AI 绘画工具选择 — 主流生图工具横评
• 把 AI 创作串成工作流 — 工作流思维的整体应用
• Prompt 调试方法 — 出图不对时怎么定位问题

跑过一遍后欢迎回来留言，告诉我你踩了哪些坑、哪些环节省了时间。