logoChat01.ai

调研novelai的用户政策、隐私政策等，生成的内容是否有什么禁忌？

Creado el: 21 de noviembre de 2025

Respondido usando GPT-5.1 Thinking por Chat01

Pregunta

调研novelai的用户政策、隐私政策等，生成的内容是否有什么禁忌？

Pensamiento

Thought for 2m 7s

Respuesta

简单说：NovelAI 在隐私保护和内容所有权上比较“宽松友好”，在生成内容题材上几乎没有专门的“黑名单”条款，但你依然要遵守法律和它的一些使用限制。下面分块给你梳理。

一、用户协议（Terms of Service）核心点

  1. 服务主体和适用法律

    • NovelAI 由 Anlatan LLC 提供，公司在美国特拉华/怀俄明注册，条款受美国（特拉华州）法律约束。(NovelAI)

  2. 内容归属权（非常重要）

    • 文档里明确说：
      • 你保留对自己“内容（Content）”的全部权利和所有权，公司不对你的内容主张任何所有权。(NovelAI)
      • Content 定义为你用它的服务生成的素材（文本、图片等），这些都被视作“你的内容”，不代表或隶属于 Anlatan。(NovelAI)

  3. 年龄与账号使用限制

    • 必须 18+ 且有能力签订法律合同 才能使用服务。(NovelAI)
    • 禁止：
      • 把账号公开托管在公共域名上、随便让第三方远程使用账号；
      • 试图绕过技术限制、开发/分发绕过限制的工具；
      • 出租、转卖、转让账号等。(NovelAI)

  4. “滥用/不当使用”条款（Misconduct）

    • 不得：
      • 未经授权使用/转售服务；
      • 用 botnet 或大量自动化请求对服务造成过度压力；
      • 把服务当作专业领域（法律、金融、医疗、税务等）的替代；
      • 用来规避受监管业务，比如赌博等。(NovelAI)

二、隐私 & 数据处理方式

1. 文本内容和账号数据

根据 ToS 的隐私章节（Section 6）：(NovelAI)

  • 访问你的内容

    • 原则上只会为了“给你提供服务”而处理你的内容；
    • 在没有你明确许可的情况下，Anlatan 的员工不能“明文查看”你的内容。

  • 加密与存储

    • 你在服务器上的内容是 加密存储 的；
    • 解密“钥匙”实质上是你的邮箱 + 密码，如果你丢了密码，它也无法帮你解密/找回内容；
    • 订阅结束后，它会在一段时间内给你导出内容的机会（写的是 45 天），之后有权删除这些内容。(NovelAI)

  • 请求日志（prompt 记录）

    • ToS 里写：不会在你未明确同意的情况下记录请求内容（包括 prompt）。“We do not log the content of your requests without your explicit consent.” (NovelAI)

  • 第三方共享

    • 原则上只在三种情况下共享数据：
      1. 法律要求；
      2. 支付处理（支付公司）；
      3. 为了提供服务所需的基础设施供应商（比如存储、服务器）。(NovelAI)

  • 数据保留

    • 只要账号活跃，就会保留你的数据；
    • 你关掉账号后，没有业务必要的数据将被删除；在 GDPR 适用地区，你可以申请“被遗忘权”，但有例外（例如履行法律义务等）。(NovelAI)

  • 用于模型训练的数据（重要）

    • 如果你“主动”把某些数据提供给他们用于 AI 训练，那么：
      • 一旦训练开始，这部分训练数据不能再被删除；
      • 你也不能要求从模型里“抹掉”AI 已经学到的内容（不能对模型输出主张被遗忘权）。(NovelAI)

2. 图片生成相关的隐私（FAQ）

FAQ 的“Privacy”部分写得更详细：(docs.novelai.net)

  • 生成的图片是否会被保存？

    • 官方说：不会。你的图片生成是“会话级别”的，不主动保存就会在刷新或离开页面后丢失。

  • prompt / 上传图片 / 涂鸦会被记录吗？

    • FAQ 明确说：
      • 你的请求、上传、编辑、生成 都不会被他们记录或保存；
      • 处理过程中请求是加密传输的；
      • 唯一的例外是：你最后一次输入的 prompt 会存到本地（浏览器端），下次登录可能会自动填回。(docs.novelai.net)

  • Image2Image 上传的图片会被存吗？

    • 上传的图会被转成 base64 文本，用于引导生成，不会在他们那边长期存储。(docs.novelai.net)

  • 生成图片的版权归属

    • 官方 FAQ：NovelAI 不对你生成的图主张所有权或版权；
    • 但如果你打算公开或商用这些图，需由你自己确保 不侵犯第三方版权，包括模型可能生成的“类似已有作品”的内容。(docs.novelai.net)

三、生成内容本身：有什么“禁忌”吗？

1. 官方文档里的情况

和很多主流平台不同（比如会列一长串禁止内容类型），NovelAI 的 ToS/FAQ 没有列出详细的“禁止生成什么内容”清单。

  • 官网 FAQ 和首页反复强调：
    • “unprecedented level of freedom”（前所未有的自由度）、
    • “limitless playground for your imagination”（无限的想象游乐场）。(docs.novelai.net)
  • ToS 更多是在约束“服务怎么用”（账号、API、专业用途等），而不是直接限制“你不能写/画什么题材”。(NovelAI)

2. 但依然存在的几类“隐性禁忌”

即便没有写成“不得生成暴力/仇恨/色情”等列表，你在使用里还是要注意这几类：

  1. 必须遵守现实世界法律

    • 虽然 ToS 没逐条写“不得制作非法内容”，但合同受美国法律与数据保护法约束，默认前提是不得利用服务从事违法行为（如儿童色情、真实仇恨煽动、恐怖主义宣传等）。(NovelAI)
    • 换句话说：“能不能生成” != “生成后就合法安全”。

  2. 不能把它当专业服务替代

    • ToS 禁止用服务作为法律、金融、投资、税务、会计、医疗等“持证职业”的替代。(NovelAI)
    • 比如用 NovelAI 文本给别人当“医疗诊断报告”“法律意见书”，理论上是违约使用。

  3. 不能规避赌博等受监管业务

    • 条款明确写了不能用服务来规避受监管的业务，比如赌博公司或博彩系统。(NovelAI)

  4. 版权与名誉风险

    • 官方承认 AI 有可能产生“看起来像是有版权的内容”，并把 检查是否侵权的责任推给用户。(docs.novelai.net)
    • 所以尽量避免：
      • 直接模仿具体在世画师/品牌 IP 做商用；
      • 用真实人物（尤其是公众人物/同事/熟人）生成可能构成诽谤、侮辱或侵犯隐私的内容。

  5. 模型训练用数据无法撤回

    • 如果你主动投稿数据给他们用于训练，就不能再要求删掉那一部分训练数据，也不能要求 AI“忘记”这些内容。(NovelAI)

3. 关于 NSFW / 色情 / 猎奇内容

  • 官方条款 没有写“禁止 NSFW”；
  • 第三方测评和用户反馈普遍认为：NovelAI 在 NSFW、重口题材方面的过滤相对宽松，很多平台禁止的内容，它并不会像主流聊天模型那样直接挡住。(thenaturehero.com)

但这不代表“什么都可以放心生成”，主要风险在于：

  1. 涉及未成年人色情：大多数司法辖区都属于严重违法，即便工具能生成，你自己也会承担刑事风险。
  2. 真实人物的非自愿色情或羞辱性内容：容易触犯隐私权、肖像权、名誉权，甚至刑法。
  3. 极端暴力、仇恨煽动、恐怖主义宣传：在许多国家都可能被视为违法内容。

四、如果你要实际使用，有哪些合规建议？

你可以把 NovelAI 理解为“技术上比较不设限，但法律和条款责任更多在你身上”的工具。实操时建议：

  1. 题材上自我约束

    • 不碰：未成年人色情、真实人物的辱辱/报复色情、恐怖主义宣传、直接仇恨煽动等明显违法领域；
    • 处理极端暴力、血腥、性暴力等内容时，即便平台能生成，也要考虑本地法律 + 平台的后续政策变动风险。

  2. 谨慎处理真实人物与 IP

    • 尽量使用原创角色或虚构人物；
    • 若牵涉到知名 IP、品牌、Logo、具体画师风格，用于商业场景前要做额外版权评估。

  3. 不要把生成结果当作专业意见

    • 不要拿它的输出给别人当“医疗方案”“法律/投资建议”等，这在 ToS 中是明确禁止的使用方式。(NovelAI)

  4. 账号安全与内容备份

    • 密码一旦丢失，加密内容极难找回；最保险是定期本地备份自己的故事/图片。(NovelAI)

  5. 企业/商用场景

    • 如果你是公司层面要接入 NovelAI（比如做二次服务），最好让法务直接审一遍他们的 ToS 和隐私条款。

简短结论

  • 用户政策：强调账号正确使用、禁止滥用 API、不能当专业服务替代；没列出很多“内容黑名单”。
  • 隐私政策：主打本地加密+服务器加密，文本内容默认不被明文查看，请求内容不记录，图片生成更是完全会话级、不存储；但你主动提供的训练数据不能撤回。
  • 生成内容禁忌：官方不太“管题材”，但你必须自己确保不违法、不侵权、不侵犯他人权益，也不要违反它关于赌博/专业服务的使用限制。

如果你有具体打算做的题材（比如某类 NSFW、暴力、宗教、政治等），我也可以帮你从“法律/平台风险”的角度一起过一遍，评估下大概的风险级别。

Pregunta

它比较有名的是动漫风格，那么它能否生成3d风格，以及真人风格的图片？

Pensamiento

Thought for 1m 42s

Respuesta

可以，但有几个“但书”，我直接分两块说：

1. 3D 风格：能做，但本质仍是“3D 动漫感”

  • 官方文档明确写了，虽然模型是训练成动漫风格，但可以通过标签（tags）去提示不同“媒介”和“画风”，其中就包含 3d、blender (medium) 这类 3D 向的标签。(docs.novelai.net)
  • 文档示例里，“数字媒介”的标签中就有 3d / blender (medium)；说明官方是支持把画面往 3D 渲染方向推的。(docs.novelai.net)

💡 实际体验上：

  • 用 3d, 3d render, blender (medium), pixar 这类词，可以让人物变成类似 3D 动画电影/游戏 CG 那种光照和材质，而不是纯平涂动漫。(Elite AI Prompts)
  • 但底层模型还是“动漫 Diffusion”，所以更像是「3D 化的二次元角色」，不太像真正的高精度 3D 写实渲染。

示例提示词（正向）（英文是因为 NAI tag 识别最好用英文）：

1girl, 3d, 3d render, blender (medium), detailed lighting, high quality

2. 真人 / 写实风格：可以做“半写实”，但不是强项

  • 官方教程里，画风标签中直接列出了 realistic 和 photorealistic，这就是专门给“写实 / 照片感”用的标签。(docs.novelai.net)
  • 一些第三方评测也提到：NovelAI 可以生成动漫和**“半写实”**图像，但整体仍偏向动漫、奇幻风格，如果你追求“超写实照片”，可能需要其他工具配合。(Quarule)

所以：

  • 加上 realistic / photorealistic 后，能得到更接近真人比例和质感的图，但眼睛、皮肤、五官还是会有明显“插画感”或“二次元味道”。
  • 和专门做照片的模型（比如一些 SDXL 写实模型、Midjourney 写实模式）相比，NovelAI 在人脸细节和皮肤真实度上会弱一点，这个是模型定位决定的，不是你不会用。

示例提示词（正向）：

1girl, realistic, photorealistic, detailed skin, soft lighting, depth of field

3. 简单总结：你可以怎么理解

  • ✅ 3D 风格：可以，用 3d / 3d render / blender (medium) 等把风格往 3D CG 推，但整体仍是「3D 动漫」。(docs.novelai.net)
  • ✅ 真人 / 写实风格：可以做到半写实 / 插画写实，用 realistic、photorealistic 之类标签，但很难变成完全无法分辨的真照片。(docs.novelai.net)
  • ⚠️ 如果你的核心需求是超写实人像（比如写真、广告照片级别），NovelAI 不是最优选，可以当“辅助手段”，主力还是建议用专门的写实模型。

如果你愿意告诉我你更想要哪种：

  • ① 类似 Pixar/迪士尼那种 3D 动画角色
  • ② 还是偏真实人像（写真风）

我可以直接帮你写一套适合 NovelAI 的中英双语提示词模版，你复制过去就能用。

Pregunta

介绍一下它的Pricing
为什么Pricing当中，为什么还有无限生成，以及按需付费的区别？
它的几档Pricing到底包含什么东西？

Pensamiento

Explaining pricing plans and differences

The user wants me to clarify the pricing structure, focusing on unlimited generation versus pay-per-use. So, I’ll start by providing general pricing details in USD for the monthly subscription plans. Then, I’ll create a quick table in Chinese to outline prices and features. Finally, I’ll explain the difference between "unlimited generation" (for text) and pay-per-use, noting that images are limited by the Anlas included.

Clarifying Opus image generation and Anlas usage

Opus does have "effectively unlimited" image generation, but only up to a certain size. For larger or resampled images, Anlas are required. They also offer paid Anlas for additional use. I'll explain that "unlimited" applies to text and basic images, while "pay-as-you-go" refers to extra credits or advanced features, like higher resolution.

Clarifying image generation terms and free trial details

I'll mention the footnote on image generation being “unlimited” for images up to 1024x1024 and 28 steps, noting it’s based on their documentation. I’ll also explain the free trial “Paper Tier” and mention official token limits per plan, like Opus’s 28,672 tokens, as confirmed in the doc.

Providing moderate explanation with citations

The user asked for an explanation that isn't too long but has some detail, so I'll aim for a balance—moderate depth without being overly lengthy. I’ll include citations after each plan explanation, referencing

Thought for 1m 8s

Respuesta

先说结论：

  • 文字/TTS 是“订阅内无限用”（只要你在付费期内）。
  • 图片是“每月送一桶点数 + 可额外按量买”，Opus 高级档对小图另开了“几乎无限”的口子。

下面分三块讲：整体收费逻辑、各档具体包含什么、以及“无限生成 vs 按需付费”的区别。

一、整体定价结构是怎样的？

NovelAI 现在是**月订阅 + 内部点数（Anlas）**的组合模式：(NovelAI Docs)

  1. Paper 纸张档（免费试用）
  2. Tablet 石板档：10 美元/月
  3. Scroll 卷轴档：15 美元/月
  4. Opus 诗作档：25 美元/月

订阅周期都是 30 天一续（Paper 例外，它是试用）。(NovelAI Docs)

二、每一档大概给了你什么？

我给你一个“人话版”概览，然后再特别解释图片那块。

1）Paper 纸张档（Free Trial）

  • 价格：免费试用
  • 功能：(NovelAI Docs)
    • 文本：50 次文字生成
    • 图片：30 张图片生成，分辨率最高到 1024×1024
    • TTS：100 次文本转语音
  • 用途：让你先体验一下文本 + 图像 + 语音三大模块，觉得好用再决定买哪档。

2）Tablet 石板档 – 10 美元/月

  • 价格：$10/月(NovelAI Docs)
  • 文本：
    • 文字生成无限
    • TTS 语音生成无限（在订阅期内）
  • 图片：
    • 每月送 1000 点 Anlas，用于图片生成。(NovelAI Docs)
  • 适合：
    • 以“写文、跑剧情”为主，偶尔画几张图的用户。

3）Scroll 卷轴档 – 15 美元/月

  • 价格：$15/月(NovelAI Docs)
  • 文本：
    • 一样是文字、TTS 无限
    • 但比 Tablet “上下文记忆更大”：也就是模型能记住你前文更多内容，长篇小说更不容易“失忆”。(NovelAI Docs)
  • 图片：
    • 同样每月送 1000 Anlas，自动每月补满。(NovelAI Docs)
  • 适合：
    • 写长篇、世界观复杂的故事，但画图需求中等的用户。

4）Opus 诗作档 – 25 美元/月（重度图文玩家档）

  • 价格：$25/月(NovelAI Docs)

  • 文本：

    • 文字、TTS 无限
    • 最大上下文：28672 tokens，记忆超长，你可以塞非常多设定和前情而不容易被遗忘。(NovelAI Docs)
    • 额外：解锁一些“旧实验模型”，比如 Krake、Llama 3 Erato 等。(NovelAI Docs)

  • 图片（这里是重点）：(NovelAI Docs)

    1. “无 Anlas 消耗”的图片
      • 满足以下条件时，生成图片不扣 Anlas：
        • 一次只生成一张（不是批量）
        • 不用别的图片做底图（不是 img2img / 涂抹/inpaint）
        • 尺寸在“Normal Sized”及以下（官方脚注写的是：最多 1024×1024）
        • Steps ≤ 28
      • 这就形成了官方自己说的：“可以有效做到无限量图片（在特定大小范围内）”。(NovelAI Docs)
    2. 每月 10,000 Anlas 大桶
      • 用于：更大尺寸、更高步数、批量出图、Img2Img、升级/放大、等其他需要 Anlas 的操作。(NovelAI Docs)

  • 适合：

    • 又要写长篇、又想大量出图（包括实验高分辨率/进阶功能）的重度用户。

三、“无限生成” vs “按需付费（Anlas）”到底怎么区分？

关键词就两个：文本 = 无限；图片 = 点数 + Opus 特权。(NovelAI Docs)

1）文字 & 语音：订阅内无限

官方说得很直白：

  • 只要你是付费订阅（Tablet / Scroll / Opus），在订阅期内，Text 和 Text to Speech 是无限生成，不会按“每次生成收费”。(NovelAI Docs)

也就是说，你写文、改文、跑文本冒险、听 AI 朗读，不用担心点数被扣光。

这里的“无限”本质上是“按月订阅吃到饱”。

2）图片：靠 Anlas 控制成本

图片生成算力贵很多，所以它分两层机制：(NovelAI Docs)

  1. 订阅送的 Anlas（每月自动补满）

    • Tablet / Scroll：每月送 1000 Anlas
    • Opus：每月送 10,000 Anlas
    • 这些是“订阅 Anlas”，每次用图片生成就会扣。
    • 下个月续费时，只把你已经用掉的部分补回到该档位上限。

  2. 额外购买的 Paid Anlas（按需付费）

    • 当你想画得比订阅送的更多 / 分辨率更高 / 一次性开很多张，就可以用钱单独买额外 Anlas。(NovelAI Docs)
    • 这些 Paid Anlas 会先“压箱底”，只有当你的订阅 Anlas 先用完，才开始消耗 Paid Anlas。(NovelAI Docs)

所以，“按需付费”其实就是：在订阅基础上，图片超出免费额度后，用 Anlas 做 pay-as-you-go。

3）那“无限生成图片”是怎么回事？

只在 Opus 档，而且有条件：(NovelAI Docs)

  • 满足以下条件的图片：
    • 单张生成
    • 普通尺寸（最多 1024×1024）
    • Steps ≤ 28
    • 不用其他图做底图

→ 这种“标准小图”可以不扣 Anlas，你就能一直刷、一直刷，相当于 在这一档配置下是“无限出图”。

但只要你：

  • 想开更高分辨率
  • 或 steps 拉得很高
  • 或一次开很多张
  • 或用 Img2Img、修图、Upscale 等进阶功能

就会回到 Anlas 消耗 / 额外付费 的模式。

四、你可以怎么选档？

简单给你一个选档思路（以“图文需求”为主）：

  • 只想试试：

    • 用 Paper 免费档，先把 30 图 + 50 文玩完再说。

  • 主写作、偶尔配几张图：

    • Tablet（$10） 足够，文字无限 + 1000 Anlas 足够你日常轻度插图。

  • 认真写长篇，故事很长、世界观复杂：

    • 选 Scroll（$15），核心价值是 更大的上下文记忆，AI 不容易忘前文。

  • 又要长篇写作，又想疯狂出图（包括尝试高级功能）：

    • 直接上 Opus（$25），把它当“图文工作站”，标准小图基本无限，超标需求用 10,000 Anlas 顶着。

如果你愿意告诉我你的具体用法（比如：一个月大概想画多少张图、是不是长篇写手、需不需要高分辨率图），我可以帮你算一笔“账”：

  • 选哪档最划算
  • 大概会不会碰到要额外买 Anlas 的情况

Pregunta

那么它一张图多少Anlas？还是变动的，给我一个baseline

Pensamiento

Explaining variable Anlas cost

图像的成本会受到以下因素的影响：1）分辨率，2）步骤数，3）每批图像的数量，4）额外功能（如Img2Img、Vibe Transfer、模块等）。
基准费用：默认情况下，512x768分辨率、28步骤、单张图像约为5 Anlas，从1000 Anlas可生成约200张图像。
简要指导：

  • 基准：5 Anlas / 普通单图，每张约512x768、28步骤。
  • 如果分辨率加倍（大图），可能约10 Anlas；四倍分辨率

Thought for 57s

Respuesta

简单说：一张图花多少 Anlas 不是固定的，是“跟设置走”的，但可以用一个“默认图 ≈ 5 Anlas”当粗略 baseline。

1. 官方是怎么设计计费逻辑的？

NovelAI 自己只讲了大原则，没有给公开的精确公式：

界面在你点「Generate」之前，会直接显示这次要扣多少 Anlas，这是最准确的数字来源。

2. 业界常用的 “baseline” 估算

虽然官方没写死，但不少第三方教程/评测都给了一个经验值：

  • 平台送的 Anlas 一般会被折算成：
    • Tablet / Scroll：1000 Anlas ≈ 约 200 张“默认设置”的图(Quarule)
    • Opus：10,000 Anlas ≈ 约 2000 张“默认设置”的图(Quarule)
  • 也有教程直接写：“默认设置下一张图大概 5 Anlas”。(AI Optimistic)

👉 所以非常实用的粗估规则是：

默认尺寸 + 默认步数 + 一次 1 张图 ≈ 5 Anlas / 张

你可以就按这个算：

  • 1000 Anlas → 大约能出 200 张正常图
  • 10,000 Anlas → 大约能出 2000 张正常图

实际会因为你调分辨率、步数、批量数量有上下浮动，但这个数用来规划“一个月大概能出多少图”非常够用。

3. 哪些情况会比 baseline 更贵？

以下都会比那种“默认 5 Anlas 一张”的情况更贵：

  1. 分辨率拉大（Large、超长竖图/横图）

    • 像 1024×1536、1536×1024 这类大图，单张消耗会明显抬高，一般从“几 Anlas”升到“十几 Anlas”级别（具体数要看 UI 提示）。

  2. 一次生成多张（2～4 张一批）

    • 官方文档直接写了：生成数量越多，Anlas 成本越高，Opus 也一样，只要一次 >1 张就一定会扣 Anlas。(NovelAI Documentation)

  3. Steps 开得很高（比如 40、50 步）

    • Steps 官方明确说会影响 Anlas 消耗，而且对 Opus 来说：
      • ≤28 步、Normal 尺寸、一次 1 张、非 img2img → 不花 Anlas
      • 超出这些条件 → 开始按正常规则扣。(NovelAI Documentation)

  4. 用 Img2Img / Vibe Transfer / upscaler 等高级功能

4. Opus 档的“0 Anlas 出图”跟上面怎么算？

Opus 有一个特权，会让上面的 baseline 在很多场景下直接变成 0 消耗：(NovelAI Documentation)

Opus：满足这些条件时，图片不扣 Anlas

  • 一次只生成 1 张
  • 尺寸在“Normal Size” 范围内（最高 1024×1024 左右）
  • Steps ≤ 28
  • 不是 Img2Img / 没有用别的图当底图

在这个范围里你就可以理解成：

Opus = 小中图“无脑刷”不用管 Anlas，只有玩大图/批量/高步数/进阶功能时才真正用到那 10,000 Anlas。

5. 帮你总结成一句话

  • 一张图多少 Anlas？
    • 📌 不是固定的，跟分辨率、步数、一次生成数量、是否用高级功能有关。(NovelAI Documentation)
  • baseline 怎么估？
    • 🚩 可以按：“默认 Normal 尺寸 + 默认步数 + 一次 1 张 ≈ 5 Anlas/张” 来粗算；这样 1000 Anlas ≈ 200 张图。(Quarule)

如果你告诉我：

  • 你习惯的分辨率（比如 832×1216 / 1024×1536 等），
  • 一般开多少步、一次几张、要不要经常用 Img2Img / upscaler，

我可以帮你按这些习惯，把“一个月大概能生成多少张图”粗算成一个表，让你更好规划要不要上 Opus、要不要买额外 Anlas。

Pregunta

比如我有一张动漫图片，novelai能帮我分析出这个动漫图片的风格、画师、提示词吗？

Pensamiento

Thought for 2m 29s

Respuesta

可以简单理解成：官方网页上的 NovelAI 现在没有那种“一键帮你反推 prompt / 画师 / 风格”的功能，但它有两类相关能力：

  1. 如果这张图 本来就是你在 NovelAI 里生的：有办法把当时的提示词和参数“挖”出来。
  2. 如果是 外面找到的动漫图：NovelAI 可以“吃进去当参考图”（风格/构图迁移），但不会给你一串可见的标签或画师名字。

我分两种情况给你讲清楚。

一、图片是 NovelAI 自己生的，能不能看到原 prompt？

1.1 在网页里：只能看“当前会话”的

在 NovelAI 的图片界面里，同一页里你刚生成的图，会在右侧 History 里排成一列；你点回去之前那张，就能看到当时的 prompt、反向提示、步数、seed 等参数，然后继续改。(docs.novelai.net)

但如果你：

  • 换了浏览器 / 清了缓存 / 新开了会话
  • 只剩下本地的 PNG / JPG 文件

网页端目前 不会自动从图片里读出 prompt 给你看，也没有“image → prompt”按钮。

1.2 借助官方 metadata 脚本：可以读出 prompt 和参数（前提是 PNG 没被抹信息）

NovelAI 把自己生成的图的提示词和设置，藏在 PNG 的 alpha 通道和 metadata 里，专门开源了一个脚本来读：(GitHub)

  • GitHub 仓库：novelai-image-metadata
  • 里边的 nai_meta.py 可以从 NAI 生成的 PNG 里解析出：
    • 正/反向 prompt
    • steps、采样器、CFG、分辨率
    • 模型、种子等

所以如果你的动漫图是 NovelAI 官方生的 PNG（元数据没被压缩/抹掉），理论上可以这样做：

  1. 把图下成 PNG，别转成 JPG，也不要用会抹 metadata 的软件压缩。
  2. 在你自己电脑上装好 Python 和这个脚本。(GitHub)
  3. 用命令行跑 nai_meta.py 你的图片.png，就能看到当时的 prompt 和参数。

这一套是“本地技术流”的玩法，官方网页本身不会帮你做这一步。

二、图片是外面来的普通动漫图，NovelAI 能分析出风格/画师/提示词吗？

2.1 风格：可以用来“吃风格”、但不会给你文字标签

NovelAI 有 Image2Image / Vibe Transfer /（V4 的 Potion） 这类功能：你可以上传一张图，让 AI 把这张图的 画风、配色、构图感 抽出来，然后配合你自己的 prompt 生成新图。(docs.novelai.net)

  • Vibe Transfer / Potion 的说明里写得很清楚：
    • “从输入图像中提取特征/概念，再迁移到新图里”，你可以调“参照强度”和“信息抽取量”来控制多少风格被带过去。(docs.novelai.net)

但是：

  • 它只是“内部用这张图做风格参考”，并不会弹出一个窗口告诉你：

    这张图风格 = 某某画师 + 某某 tag + 某年画风

  • 也不会自动生成一长串供你复制的 prompt。

所以从“结果”看是：

✅ 能“吃掉画风并复用”
❌ 不能“以文字形式列出风格标签”

2.2 画师：NovelAI 不会帮你识别“是谁画的”

虽然 NovelAI 训练集里有大量 画师名 (style) 这种 tag，可以用来控制画风，官方文档也建议用“风格/年代/媒介标签”去影响画面。(docs.novelai.net)

但：

  • 网站没有“识别这张图像像哪位画师”的功能；
  • 就算你上传图做 Vibe Transfer，它也只是在内部提取风格，不会告诉你“推断画师 = XXX”。(docs.novelai.net)

我这边也不能根据一张图“鉴定”出真实创作者是谁，这种识别真实个人身份/归属，风险比较大，也不够准确。

2.3 提示词 / tag：官方没有“image → prompt”工具

  • 文档里只有 你在键入 prompt 时的 tag 自动补全 & Random Prompt，是从“文字 → 图片”，不是从“图片 → 文字”。(docs.novelai.net)
  • 官方没出“把你上传的图自动变成 NAI prompt”的按钮。

想要从任意动漫图里猜 tag，一般有两种思路，但都是 第三方工具，不是 NovelAI 自带：

  1. 用 Danbooru / WD14 那类 自动 tagger，它会给出一长串 1girl, long hair, blue eyes, school uniform, ... 这样的标签。(GitHub)
  2. 自己肉眼+经验拆：构图 + 服饰 + 光影 + 画风，转成 NAI 的 tag 体系。

这些工具只能给你一个 “接近的 prompt 草稿”，不可能 100% 恢复原 prompt——就算是同一个提示词，每次生成出来的图也会有差别。

三、小结（用一句话帮你记）

  • 要反推原 prompt

    • 只有在图是 NAI 生的 + PNG 一直没被洗掉 metadata 的前提下，
    • 才能用官方开源脚本在本地把 prompt 和参数读出来。(GitHub)

  • 要利用一张外来动漫图的“画风”

    • NovelAI 可以通过 Image2Image / Vibe Transfer / Potion 把风格和构图迁移到你自己的图里；
    • 但不会告诉你“这张图的风格/画师/提示词是什么”，只是“默默地当参考”。(docs.novelai.net)

  • 自动分析画师/提示词

    • 官方网站：目前没有这个功能；
    • 想做类似事情，需要靠 第三方 tagger + 自己再润色 prompt，结果也只是“接近”，不是原封不动的还原。

如果你愿意，把你关心的那张图发给我，我可以站在“会写 prompt 的人类”的角度，帮你拆成一套 可用的 NAI 正/反向提示词模板（但我也会老实跟你说：那只是“合理猜测”，不是原作者真正用的那串）。

Pregunta

有哪些基于NovelAI生成的图片进行分享的著名网站？

Pensamiento

Answering about websites for NovelAI images

The user is asking for popular sites to share NovelAI-generated images. They may be looking for AI-focused boorus, large art platforms with tagging, social sites, or even official NovelAI galleries. NSFW content is common on some of these sites, so I’ll mention that. I’ll also keep it concise.

Listing sites for sharing NovelAI images

To start, I’ll mention sites specializing in AI/NovelAI art collections:

  1. AIBooru: AI art imageboard with a “novelai” tag for around 21k images. I’ll also note the NSFW content.
  2. NovelAI-artists Gallery: Official gallery with visible prompts and seeds, specifically for NovelAI.
  3. Twibooru: A niche site focusing on pony art, but with a “novelai” tag—still relevant, just extra info.

Additional platforms for NovelAI images

Next, I’ll mention larger platforms with the #NovelAI tag:

  1. Pixiv: Well-known for hosting works tagged #NovelAI, with thousands of images, though numbers keep growing.
  2. X (Twitter): While search isn’t visible, the hashtag is popular on social media and art sites like Pixiv.
  3. Reddit: The r/NovelAi subreddit, filled with posts of NovelAI-generated images and discussions.

Also, NovelAI has an anniversary contest gallery for submissions, and a Chinese language hub, NovelAI.Dev, which may host image-sharing among other content.

Including booru sites and guidelines

Many general booru sites, like Danbooru and Safebooru, host AI images, though they may not focus on NovelAI and some restrict AI-generated content. For example, Pixiv requires AI works to be flagged, while Twibooru labels its ‘novelai’ tag as related to machine learning. I’ll also mention galleries that share prompts, like AIBooru and NovelAI-artists Gallery, for users looking to explore tags.

Compiling AI image-sharing websites

AIBooru is the first booru focused on AI-generated images, with over 21,000 tagged NovelAI images. Twibooru also has a 'novelai' tag showing machine-generated artworks, including ponies. Furthermore, the NovelAI Gallery provides a prompt-based template for artworks. I’ll summarize these key points without showing images, as it's not necessary and could yield NSFW content. Some sites may not be accessible in certain regions, so users should keep that in mind.

Explaining popular NovelAI image-sharing hubs

The NovelAI Gallery uses NAI prompts and seeds for its artworks, while Pixiv has a widely used #NovelAI tag. Pixiv requires AI-generated works to be tagged. Reddit’s r/NovelAI shares both images and stories. In China, NovelAI.Dev offers a hub for artwork sharing. Common boorus like AIBooru and Twibooru host these images, while sites like Danbooru have strict policies. Always make sure AI works are properly labeled.

Thought for 1m 48s

Respuesta

大致可以分三类：专门的 AI 图站 / booru、综合插画站、社交社区 / 官方活动。下面给你点名几个跟 NovelAI 关系比较近、也确实有人大量分享 NAI 图的地方。

一、专门 / 以 AI 为主的图站（强烈推荐先逛这些）

1. AIBooru

  • 性质：专门收 AI 图的 booru 站。
  • 特点：
    • 官网直接写自己是「第一个 AI 生成图像的 booru 图站」(aibooru.online)
    • 有专门的 novelai 标签页面，目前能看到 2 万多张带 novelai 标签的图片，说明很多作品标明是用 NovelAI 做的。(aibooru.online)
    • 每张图都有详细 tag，学习别人是怎么写 prompt 非常方便。

👉 用法：

  • 直接搜 tag：novelai、novelai v4，或者角色名 + novelai。

⚠️ AIBooru 里 NSFW 很多，建议登录后先开黑名单 / 模糊功能。

2. Twibooru（偏小众，但有专门 NovelAI 标签）

  • 性质：以小马同人等为主的 booru，但也接纳 AI 图。
  • 有一个 novelai 标签，定义里写得很清楚：
    • 别名 generator:novelai，并且自动隐含标签 machine learning generated、stable diffusion，说明这里的图是用 NovelAI 这类模型生成的。(twibooru.org)

👉 如果你正好对 MLP / 同人圈感兴趣，可以去搜 novelai 标签，看别人怎么把 NAI 用在特定圈子角色上。

3. 民间 NovelAI Gallery 站（novelai-artists…）

  • 有一个第三方站点叫 NovelAI Gallery，域名是 novelai-artists.vercel.app，页面上写的是 “NovelAI Gallery | Women / Men / NSFW Zone”，每张图旁边会展示 基本 prompt 模版、画师字段、seed、模型等。(novelai-artists.vercel.app)
  • 本质上是专门收集、展示 NovelAI 作品、顺便给你看咒文结构的“作品+教学”站。

👉 如果你想抄写/学习别人的 prompt 结构，这个站非常适合当字典用。

二、综合插画 / 创作平台里带 #NovelAI 的作品

这些不是“只收 NovelAI”，而是大平台里有 NAI 作品专区或标签：

1. Pixiv

  • 根据中文维基的整理，早在 2022 年 10 月，Pixiv 上就已经有超过 2000 件打了 #NovelAI 标签的作品，之后数量只会更多。(Wikipedia)
  • Pixiv 的 AI 政策是：
    • 不完全禁止 AI 图，但要求标记为 AI 作品，并允许用户过滤 AI 内容。(Wikipedia)

👉 用法：

  • 在 Pixiv 搜索框里搜 NovelAI、#NovelAI、或者角色名 + NovelAI。
  • 适合：想看别人如何把 NAI 风格融入“正常插画圈”的人。

2. 社交平台（X/Twitter 等）

  • 官方和媒体报道都提过：NovelAI 图像功能上线之后，大量作品被发在社交媒体和插画网站上，其中就包括推特 / X 和 Pixiv。(Wikipedia)
  • 在 X 上搜索 #NovelAI、NovelAI Diffusion 之类的标签，就能看到各种生成作品和 prompt 讨论（实时性很强，风格也混得比较杂）。

三、社区 / 论坛 / 官方活动

1. Reddit：r/NovelAi 子版块

  • r/NovelAi 是官方挂在文档里的社区之一，版块定位就是 NovelAI 的文本 + 图像讨论。(Reddit)
  • 里面有不少帖子是直接发自己用 NAI 生的图 + prompt 片段，或者求教“如何生出这种风格”。

👉 用法：

  • 看图 + 看大家讨论 prompt / 参数，非常适合学习“调图实战经验”。

2. NovelAI 官方活动画廊

  • 官方在周年活动时会开 Submission Gallery，比如 2024 的 3rd Anniversary Contest 就有一个在线画廊页面，展示参赛者提交的 NovelAI 作品并开放投票。(NovelAI)
  • 这类 gallery 一般都可以浏览全部作品，有点像“官方精选赛区”。

3. 中文圈：NovelAI.Dev 等社区

  • 比较有名的中文社区有 NovelAI.Dev，它自称是「以技术宅为核心的 AI 绘画爱好者群体」，页面里有“法术解析、由图片反向解析咒文、标签超市”等工具和入口。(novelai.dev)
  • 虽然不是纯图片墙，但很多人会在相关频道 / 机器人里分享自己的 NAI 作品和 prompt。

四、简单帮你归纳一下选站思路

  • 想“看图+抄咒文” →
    • 优先：AIBooru（tag: novelai）、NovelAI Gallery（novelai-artists…）。
  • 想在“大平台”混圈子 →
    • Pixiv 搜 #NovelAI；X 上搜 #NovelAI。
  • 想看别人怎么调参数、顺便问问题 →
    • Reddit 的 r/NovelAi、中文圈的 NovelAI.Dev / QQ / 频道这些社区。
  • 想看“官方认证比赛作品” →
    • 去看 NovelAI 周年活动的 Submission Gallery。

如果你告诉我你更偏向哪种用途（撸图学习 prompt、还是自己发图涨粉），我可以帮你组合一个“逛站 + 发图”的小路线，顺便提醒你各个平台对 AI 图的大致态度和注意事项。

Pregunta

那么因为NovelAI的小图能无限生成，那么我是否可以先生成小图，再用相同的种子去生成大图？
种子的作用在不同分辨率之间还有效吗？效果好吗？

Pensamiento

【turn0calculator0】 1+1 = 2

Thought for a couple of seconds

Respuesta

结论先说在前面：

  • 可以用同一个 seed 在不同分辨率生成图，但是“不会一模一样”，只能说是“同一个构图/大致布局的亲戚”。
  • 想要“小图白嫖预览 → 大图正式出图”，在 NovelAI 里是可行的思路，但要接受：细节会重算，构图也会有一定程度的偏移。

我分开解释一下原理 + 实操建议。

1. 种子到底控制了什么？

在扩散模型里面，seed 决定的是“最初那团噪声”。

简单想象流程：

  1. 模型先根据 分辨率 创建一张对应大小的“纯噪声图”；
  2. seed + 采样器 决定这坨噪声的具体长相；
  3. 然后模型一步步把这团噪声“洗干净”，往你的 prompt 方向收敛。

所以：

  • 同一分辨率 + 同一 seed + 同一参数 → 初始噪声相同 → 构图、姿势、光影会高度一致（只要别乱动别的设置）。
  • 分辨率一变 → 噪声图的“尺寸”变了 → 即使 seed 相同，噪声的具体分布也不可能完全一样。

你可以把它理解成：

同一个 seed 在 同分辨率 下是“复刻按键”，
在 不同分辨率 下，变成了“同一个世界线的平行宇宙”。

2. 小图 → 大图：同 seed 会发生什么？

2.1 会保留的大致东西

如果你做到以下基本一致：

  • 模型一样（比如 NAI Diffusion V4）
  • prompt / 负面 prompt 基本相同
  • 采样器、steps、CFG 差不多
  • 只改分辨率，用同一个 seed

通常会看到：

  • 角色数量、性别、发色、服装大类 基本一致；
  • 大致构图方向 类似（比如半身 / 全身、左侧构图、仰视 / 俯视）；
  • 光影倾向、色调会比较接近。

也就是说，你可以用小图先挑“目前构图/姿势我满意”，然后再用同 seed 拉大图，基本不会变成完全另一个人。

2.2 一定会“飘”的地方

但因为分辨率变了，噪声展开方式也变了，所以：

  • 细节（比如手指位置、发丝走向、衣褶）会重新洗牌；
  • 人物在画面中的确切位置、大小，可能略微偏移；
  • 背景细节会变化更多（尤其从方图→长图/竖图时）。

所以别期待是那种：“先 512×768 生一个，记下 seed 然后 1024×1536 一键复刻，只是更清晰”——
那是“超分辨率放大器”的工作，而不是“重新生成+same seed”的效果。

3. 在 Opus“无限小图”的世界里，怎么高效用 seed？

因为你已经知道：

  • Opus 小图（符合条件）不扣 Anlas，可以狂刷。

一个比较实用的 workflow 是：

3.1 第一步：用小图“筛选构图”

  • 分辨率选择 Normal 级（比如 768×512 / 832×1216 一类的常规比例）；
  • Steps 控制在 Opus 免费的范围（≤28）；
  • 一次只生 1 张；
  • 把自己满意的那张图的 seed 记下来（或者直接在 NAI 里存 preset）。

这里的目的：

用免费小图做“草稿构图生成器”。

3.2 第二步：把“种子 + prompt + 设定”当作模板

接下来你有两种路：

路线 A：直接同 seed + 改分辨率重新出大图

  • 分辨率改成你想要的大图（比如 1024×1536）；
  • seed 保持不变；
  • 其它参数基本一致或稍微增加 steps；
  • 然后付费生成一张大图。

效果预期：

  • 构图大致类似，但不是原图高清版；
  • 如果你对构图容忍度高，这样是最简单、最省事的做法。

路线 B：小图 + Img2Img / upscaler（更像“高清修图”）

如果你更想要的是“尽量保持原画面，只是变大变细致”，更推荐：

  • 先把小图导出来；
  • 用小图作为 Img2Img / Upscale 的底图；
  • 强度（denoising）不要开太高，让它更多是“修细节、补信息”，而不是推翻重画。

这种方式更接近传统意义上的“高清重制”，虽然也会变，但比“完全重新画一张大图”要稳定很多。

注意：Img2Img / Upscale 都要花 Anlas，属于 Opus 也要扣的那一档。

4. 种子跨分辨率时的“体验评价”

按你问的两点来直接答：

4.1 “种子的作用在不同分辨率之间还有效吗？”

  • 有效，但不是完全等价。
  • 它更像是“保证同一组随机倾向”，而不是“像复制粘贴那样每个像素都一样”。

在同一个分辨率下，seed 是真正的“锁图键”；
一旦分辨率变了，seed 变成“约束整体风格和构图方向的锚点”。

4.2 “效果好吗？”

看你对“好”的标准：

  • 如果你的期待是：

    “我想同一张图的一个高清版复刻”
    → 单靠 same seed + 改分辨率，你会觉得“不够稳定”。更推荐小图 + Img2Img/upscale。

  • 如果你的期待是：

    “我想在同一个气质/构图方向上，出几张类似但细节不同的图”
    → 同 seed 跨分辨率 +微调 prompt，很好用，相当于“同一角色的不同版本”。

5. 实操小建议（给你一个可以直接照着用的套路）

你想省 Anlas，又想最终有大图，可以这样玩：

  1. Opus 小图阶段（免费）：

    • Normal 尺寸（比如 832×1216）；
    • Steps 24–28；
    • 一次 1 张；
    • 调 prompt，刷到满意的构图，记下 seed。

  2. 锁定模板：

    • 把「prompt + 负面 prompt + seed + 采样器 + CFG + 分辨率」保存成一个 preset。

  3. 大图阶段（花 Anlas）：

    • 方案 A：直接改成大分辨率，用同 seed 出一张，接受构图小改动；
    • 方案 B：导出小图 → Img2Img / upscale，denoising 设低点，让它“修”而不是“推翻重画”。

如果你愿意告诉我你常用的分辨率（比如你想最终要 3:4 竖图、16:9 壁纸、还是手机壁纸），我可以帮你写一套更具体的参数推荐：

  • 小图/大图用哪两个分辨率配合
  • Img2Img 建议的强度范围
  • seed/prompt 怎么保存成“角色模板”方便以后反复调用。

Pregunta

novelai它有lora吗，还是完全通过提示词控制风格？

Pensamiento

Clarifying NovelAI and LoRA support

It seems that NovelAI doesn't currently support LoRA models (.safetensors, .pt) for uploading, as seen from forum comments confirming this. For style control, NovelAI relies on prompt tags with “Strengthening/ Weakening” weights, pre-trained style tokens, and choosing specific models (like V4.5 Full/Curated or V3-based).

Clarifying NovelAI style control and LoRA

NovelAI doesn’t support user-uploaded LoRA models, but it offers alternatives for style control. For images, there’s the "Vibe Transfer" feature, which is similar to LoRA in concept, along with character references for consistent looks. Style can be adjusted using pre-built fine-tunes, Lorebooks, and Modules for text generation.

Summarizing NovelAI style and LoRA usage

NovelAI uses mostly prompt-based style control, with advanced features like Vibe Transfer, Character Reference, and Strengthening & Weakening tags. Users can't upload custom LoRA for images, though some "NovelAI LoRA" models exist for local setups like Stable Diffusion. Clarifying as of November 2025, these models are not for hosted NAI.

Thought for 53s

Respuesta

短句先说结论：

  • 官方 NovelAI 网页版目前是没有“像 A1111 那样自己挂 LoRA 模型”的。
  • 风格主要还是靠：提示词/tag + 选模型 + Vibe Transfer（气氛迁移）+ Character Reference 等功能来控制。
  • 外面那些“NovelAI LoRA”大多是给 本地 Stable Diffusion 用的，不是往 NovelAI 官网里塞的东西。

下面分开讲一下。

1. 官方有没有 LoRA 插槽？

从官方文档和第三方的功能对比来看：

  • NovelAI 的图片设置里，只有：模型选择、tag、Strengthening & Weakening、Image2Image、Vibe Transfer、Character Reference 等，并没有任何“上传 LoRA / 选择 LoRA”的入口，也没写支持 LoRA 格式。(docs.novelai.net)
  • 一些用户在其它社区专门吐槽过：NovelAI 没有 LoRA，也缺少别的 WebUI 那样的扩展工具。(e6ai.net)

所以按现在（2025 年底）的情况，可以直接当成：

✅ 可以选不同官方模型、用高级控制工具
❌ 不能往官方服务里加载你从 CivitAI 下来的 .safetensors LoRA

2. 那 NovelAI 是靠什么来控制风格的？

2.1 提示词 / tag + 模型选择 = 基础风格控制

官方给的建议是：

  • 用 tag（标签） 来控制角色特征和画面特征（画风、光线、视角等），比如 watercolor (medium), realistic, 3d, anime screencap 之类。(docs.novelai.net)
  • 通过选择不同的 Diffusion 模型（V4.5 Full / Curated 等），来换整套基础画风倾向。(docs.novelai.net)

这相当于“全局底色 + 再用 tag 微调”。

2.2 Vibe Transfer：有点像官方内置的“风格 LoRA”

Vibe Transfer 是它家独有的一个东西：

  • 你上传一张图，系统会把这张图编码成一个 “vibe”（风格 embedding），存成 .naiv4vibe 文件。(docs.novelai.net)
  • 之后生成图时，可以加载一个或多个 vibe，用滑条控制“参考强度”和“抽取信息多少”，把那张图的 色调、质感、构图气氛 混入到新图里。(docs.novelai.net)

这个机制很像：

  • 不是 LoRA 模型文件，但本质也是“用一段额外编码来锁定风格 / 构图”，而且可以保存复用、分享。(DeepWiki)

可以粗暴类比为：“官方黑箱版 LoRA / Textual Inversion”，只是你看不到原始权重，只能通过界面控制。

2.3 Character Reference：用角色参考图锁定人设

另外还有 Character Reference 功能：

  • 给模型一张角色参考图，它会自动做预处理，再在生成过程中用来维持角色长相一致。(DeepWiki)
  • 主要解决“同一角色不同场景还长得像”的问题，也是偏“效果层”的控制，不是加载 LoRA 文件。

3. 那些“NovelAI LoRA”是啥？

你在 CivitAI / CivArchive 之类地方看到的：

  • 比如 NovelAI LoRA for SD1.5、NovelAI_LoRA_for_WD1.5 等，说明里写的是“用来在 Stable Diffusion 上模仿早期 NovelAI 模型画风的 LoRA”。(civarchive.com)

这些都是：

  • 给本地 Stable Diffusion / WebUI 用的 LoRA，
  • 目的是“在自己电脑上跑，画出类似 NovelAI 的风格”，
  • 跟 NovelAI 官网本身是两回事，不能直接上传到 NovelAI 网站里用。

4. 文本这边有没有“类似 LoRA”的东西？

顺带一嘴文本端（不是图片）：

  • 文本模型以前有个叫 Modules 的功能，可以让老模型（Sigurd / Euterpe）使用某些“风格/题材模块”，有点像给文字写作做小微调。(docs.novelai.net)
  • 文档里已经写明：自定义 Module 训练已被废弃，只能用现成的老模块。(docs.novelai.net)

这个也更偏“官方封装的小微调”，而不是你随便丢个 LoRA 权重进来。

5. 总结成一句人话

  • 官方 NovelAI 现在没有让你上传 / 选择 LoRA（那种 CivitAI 下来的）功能。
  • 想控风格，你要靠：
    • 模型选择 + 提示词/tag
    • Vibe Transfer（相当于把图的风格打包成“vibe 文件”复用）
    • Character Reference、Image2Image、Upscale 等工具来微调。(docs.novelai.net)
  • 外面那些“NovelAI LoRA”是给本地 SD 用的，模拟 NAI 的味道，不是往 NAI 里装 LoRA。

如果你现在主要纠结的是：

“我究竟要不要学 LoRA，还是只靠 NovelAI + prompt + vibe 玩？”

你可以跟我说你是：偏“本地折腾派”还是“云端省事派”，我可以帮你对比一下：“用 NovelAI + 提示词” vs “本地 SD + LoRA” 各自的学习成本和好处。

Pregunta

有哪些著名的网站，可以通过图片反推提示词？

Pensamiento

Crafting a helpful answer layout

I’m going to start with a clear opening statement about how it’s not possible to fully restore original prompts. Then, I’ll dive into two types of tools that can help: AI-driven websites for prompt guessing.

In section two, I’ll list sites like CLIP Interrogator, ImageToPrompt.com, Snap2Prompt, and mention the Chinese-language support in ImagePrompt.org.

Organizing the information on tools

I’ll mention that ImagePrompt.org supports multiple languages (including Simplified Chinese) and preset options for different models, with a daily limit and NSFW restrictions. Snap2Prompt will be highlighted as a quick option with free daily uses. Also, I’ll briefly mention other tools, like Imgex.ai and taggers like WD14 for anime prompts. Lastly, I’ll include metadata sites like jimpl.com.

Clarifying metadata tools and usage suggestions

Since the user is asking about websites that deduce prompts from images, I’ll highlight jimpl.com as a simple PNG metadata viewer. Exifdata and ExifReader can also be mentioned, but only if needed. I'll also suggest a workflow for using these tools: 1) Use metadata for AI-generated images, 2) Use WD14 tagger

Thought for 1m 53s

Respuesta

先把重点说在前面：
现在常见的“图 → 提示词”网站，本质都是“猜一个比较像的 prompt / 标签”，而不是把原作者的提示词100%还原。
大致可以分三类：读 PNG 元数据、用 CLIP/BLIP 之类模型生成自然语言 prompt、用 WD14 这类动漫 tagger 给出 booru 标签。

下面给你列几个比较有名、实用的站点。

0. 特例：直接读 PNG 里自带的 prompt

如果图片本身是 Stable Diffusion 一类模型生成，而且 PNG 元数据没被擦掉，那最精确的办法其实是：
→ 直接读 PNG metadata 里的 prompt，而不是让 AI 去猜。

教程站 Stable Diffusion Art 就说，第一优先应该试 PNG Info：有些 PNG 文件里会包含完整的 prompt、negative prompt、模型名、步数等信息；如果你不用本地 WebUI，也可以用免费的在线网站 jimpl.com 来查看 PNG 元数据。(Stable Diffusion Art)

用法：上传 PNG → 看有没有 prompt 字段。
有的话这基本就是“原咒语”，比下面所有“猜”的方法都靠谱。

如果没有元数据，才轮到下面这些“图 → prompt”工具出场。

1. 通用类“Image → Prompt”网站（自然语言 prompt）

1）CLIP Interrogator（Hugging Face 等一整套）

  • 核心作者是 pharmapsychotic，有 Hugging Face Space 和各种封装网站。
  • 原项目说明：用 BLIP 先出一个基础描述，再用 CLIP 去匹配风格、画师、流行标签等“flavors”，生成更丰富的文字描述，专门用来给 Stable Diffusion/Midjourney 当 prompt。(GitHub)
  • 像 clipinterrogator.org、clipinterrogator.com 这类站就是给它做了一个更友好的 Web 壳：上传图片 → 返回一长串描述/标签，可直接当提示词用。(Clip Interrogator)

特点：

  • 优点：老牌、社区用得非常多，对“画风/画师类词”捕捉比较强，适合研究风格。
  • 缺点：英文为主，速度可能比一些小工具慢一点；输出需要你自己删改一下。

2）ImageToPrompt.com

  • 首页就写着 “image → prompt，给任何图片生成文本 prompt，现已完全免费”，支持 PNG/JPG/HEIC 上传。(Image to Prompt)

特点：

  • 非常简单：上传图 → 直接给你一段 prompt。
  • 更偏“通用描述”，适合做灵感 / 打底，再自己补充细节或特定模型参数。

3）ImagePrompt.org – Image to Prompt

  • 专门的 “Image to Prompt” 工具页，可以选择输出给：

    • General（普通自然语言描述）
    • Flux 模型
    • Midjourney 风格 prompt
    • Stable Diffusion 风格 prompt (Image Prompt)

  • 支持多语言输出，包括简体中文。(Image Prompt)

  • 免费用户每天有次数限制（文档写的是 Image-to-text 工具合计每天 5 次），可付费解锁更多。(Image Prompt)

  • 官方明确写了不允许 NSFW 图片上传，会拦截。(Image Prompt)

适合：

  • 想直接拿到“Midjourney 格式 prompt”或“Stable Diffusion 格式 prompt”；
  • 需要中文界面/中文输出的场景。

4）Snap2Prompt.com

  • 定位：免费在线 Image-to-Prompt 生成器，主打 Midjourney / Stable Diffusion / DALL·E 等模型。(Snap2Prompt)
  • 页面上写得很清楚：上传图片后，AI 会进行像素级风格/对象分析，生成“model-ready prompt”，并可选择针对不同模型的格式。(Snap2Prompt)

特点：

  • 无需登录，免费版每天有一定次数（示例里是 “6 uses left today”）。(Snap2Prompt)
  • 输出一般比较长，包含主体、风格、光线等，适合拿来再二次精简。

5）Imgex.ai – AI Image to Prompt（偏“长描述”）

  • Imgex 有一个免费的 “Image to Prompt” 工具，号称免费且无限次数。(ImgEx)
  • 注重生成很长的详细描述，包括构图、光线、材质、氛围等，用作 Stable Diffusion / Midjourney / DALL·E 等的 prompt。(ImgEx)

适合：

  • 想从一张图里抠出非常细的场景描述、摄影参数感受，用来学习别人是怎么构图/打光的。

除此之外，还有一堆类似的 “image → prompt” 工具，比如：

  • imageprompt.org（上面说的）、
  • imagetoprompt.net / imagetoprompt.org、
  • getprompt.cc 的 Image-to-Prompt 工具等，都属于同一类：上传图片 → 输出一段自然语言 prompt，通常可以选目标模型。(Image Prompt)

2. 动漫 / 二次元向：WD14 / WaifuDiffusion Tagger 系

如果你主要是看 动漫图 / 二次元图 / booru 风格的 tag，那比起自然语言，有时反而更需要“标签列表”，比如：
1girl, long hair, blue eyes, sailor uniform, looking at viewer, ...

1）Wd14 Tagging Online（Hugging Face）

  • Hugging Face 上有多个 “Wd14 Tagging Online” Space，核心功能是：上传图片 → 自动输出一串标签和评级，可以调置信度阈值、输出格式等。(Hugging Face)
  • 背后用的是 WD14 / Waifu Diffusion 1.4 Tagger 等模型，本质就是自动生成 booru 风格 tag。(GitHub)

2）WaifuDiffusion Tagger（SmilingWolf）

  • SmilingWolf 在 Hugging Face 上的 wd-tagger Space，也是上传动漫图 → 输出 rating、角色名和各类标签。(Hugging Face)

这类工具的用途：

  • 用在 NovelAI / SD 这类二次元模型时非常好用：
    • 先用 WD14 给图自动打一串 tag；
    • 再把这些 tag 直接复制到正向/反向提示词里，微调一下顺序和权重，就能快速逼近原图风格。

它输出的不是一句“完整 prompt”，而是一堆适合写在 prompt 里的标签，但对动漫图来说反而更实用。

3. 使用这些网站时的几个小提醒

  1. 没有工具能保证“还原原始 prompt”

    • 像 Stable Diffusion Art 的教程也明确说：CLIP/BLIP 这类 interrogator 是“猜 caption”，效果接近但经常漏掉细节，原图作者的咒语通常是拿不到的。(Stable Diffusion Art)

  2. 优先顺序可以这样排：

    1. 如果是 AI PNG → 先用 PNG Info / jimpl.com 看元数据；(Stable Diffusion Art)
    2. 如果是照片或普通插画 → 用 CLIP Interrogator / ImagePrompt / Snap2Prompt / Imgex 这类自然语言工具；
    3. 如果是二次元 / booru 风格 → 再叠加 WD14 / WaifuDiffusion Tagger 拿标签。

  3. 生成的 prompt 要自己改一改

    • 无论哪家网站，输出往往又长又啰嗦，还会带一些你不想要的画师名或风格词；自己删减、重排一下，效果会好很多。(Clip Interrogator)

  4. 注意隐私和版权

    • 这些网站大多会在隐私条款里写：图片只做临时处理、处理完即删，但是否上传敏感照片（尤其是真人肖像、隐私场景）还是要你自己权衡。(Image Prompt)

如果你愿意，我可以根据你常用的图（比如：真人照片、二次元萌系、厚涂插画等），帮你配一套“推荐组合”：

  • 用哪个网站先出自然语言 prompt
  • 再用哪个 tagger 拿补充标签
  • 最后怎么收敛成一条适合 NovelAI / SD 用的咒语模板。

Pregunta

NAI Diffusion V4.5 Full 与 NAI Diffusion V4.5 Curated 这个两个模型，有什么具体的区别？

Pensamiento

Differences between Full and Curated models

  1. Summary: Both use the same algorithm and features, with differences in dataset and behavior based on quality tags.
  2. Dataset Coverage: Full offers broader, less curated content, ideal for specific or unusual prompts. Curated has a more focused dataset, with a cleaner, safer output leaning towards general content. Curated also discourages sensitive topics like feet fetishes.

Differences between Full and Curated models

  1. Safety and NSFW Content: Curated is safer, with quality tags like rating: general and a focus on avoiding sexualized content, making it best for streaming or general use. Full allows for more mature content and handles niche prompts better.
  2. Control and Versatility: Full is more versatile for specific, complex content, while Curated excels at safe anime and pretty content. However, Curated may sometimes filter out NSFW tags or ignore them.

Clarifying Full vs Curated Tags and Features

  • Quality Tag Differences: Full uses higher-level tags like 'location,' 'aesthetic,' and 'masterpiece.' Curated, on the other hand, includes added safety tags

Thought for 1m 12s

Respuesta

简单说：

  • V4.5 Full = 训练数据更杂更全，更能生“特定/小众/敏感”东西；
  • V4.5 Curated = 训练数据更小更干净，偏安全、家友好，适合“默认用+直播用”。

其余底层架构、功能是一样的。

1. 官方给的最核心区别

在官方文档的模型页面里，两个模型挨在一起写：(NovelAI)

V4.5 Full

“Just like our previous Full models, V4.5 Full includes a more comprehensive, albeit less curated, dataset.”(NovelAI)

含义就是：

  • 用了更大、更多样化的训练数据；
  • 但筛选得没那么“干净”，里面会夹带更多边角料、重口/小众东西；
  • 官方 Goose Tip：

    当你想生一些特别具体的东西，而 V4.5 Curated 做不到时，可以试试 Full。(NovelAI)

V4.5 Curated

“V4.5 Curated … trained on a somewhat smaller training set of cleaner and more focused images… It’s great for general use and the safest choice when streaming video if you want to make extra sure you don’t generate any sensitive images on accident.” (NovelAI)

也就是：

  • 训练集更小、更干净、更有针对性；
  • 更适合作为“默认通用模型”；
  • 更不容易一不小心蹦出敏感内容，适合你开直播/录教程时用。

2. 安全性 & 默认倾向上的差异（很关键）

官方在“Add Quality Tags（质量标签）”文档里，还透露了一个细节：当你勾着“添加质量标签”开关时，系统会自动往 prompt 里加一些隐藏 tag，不同模型加的 tag 不一样：(NovelAI)

  • V4.5 Full 自动加的：
    , location, very aesthetic, masterpiece, no text
    → 主要是画质/构图向，没主动做“分级”限制。

  • V4.5 Curated 自动加的：
    , location, masterpiece, no text, -0.8::feet::, rating:general

    这里有两点很有意思：

    1. rating:general：典型 booru 风格的“普通级（非 R18）”标记；
    2. -0.8::feet::：给 feet 这个 tag 一个 -0.8 的负权重，相当于默认弱化足部/恋足类描写。

说明什么？

  • Curated 模型从“默认配置”开始，就在往“更偏 SFW、更少性暗示”的方向推。
  • Full 则没有自动帮你加 rating:general 之类过滤，等于给你更多自由，但也更容易踩到“敏感”边缘。

再加上一些日文玩家的测评，专门提到：V4.5 Curated 基本上 nsfw 标签是不起作用的，R18 要素不太会反映出来，并表示“期待 Full 放出后解决这一点”。(Patreon)

→ 综合下来可以安全地说：

  • V4.5 Curated：

    • 训练集 & 默认 tag 都偏向“健康向、一般向”；
    • 想靠随便几句 NSFW tag 就拉到很黄很暴力，会比较难；
    • 适合作为你不想担心误触敏感内容时的默认模型。

  • V4.5 Full：

    • 数据更全、限制更少，对成熟题材/边缘题材更“听话”；
    • 也更容易在你没太小心写 tag 的时候给出“过头”的内容。

3. 能力范围 & 使用场景上的区别

架构层面，两个模型共享同一套 V4.5 改进：(NovelAI)

  • 更高画质、更少奇怪伪影；
  • 更好的多角色生图（最多 6 个角色）；
  • 更好的自然语言理解；
  • 更好的英文文字渲染（招牌、UI 文本之类）；
  • 同样的 prompt 长度上限（总 ~512 T5 token）、同样用 T5 分词；
  • 同样支持 furry mode (fur dataset,) 与 background dataset, 等特殊 tag。

真正不一样的是：模型“知道什么”和“默认会给什么样的图”。

可以这么理解：

V4.5 Curated 更适合：

  • 通用二次元图：好看角色、日常、战斗、风景等；
  • 你不想翻车的场景：直播、录制教学、工作场合演示；
  • 你不打算玩太多边缘向/猎奇向，只是想一个“安定好用的画图模型”。

V4.5 Full 更适合：

  • 非常具体 / 冷门 / 小众的内容：
    • 奇怪的服装结构、偏 niche 的审美、某些亚文化梗；
    • 某些 Curated 会完全无视的敏感 tag；
  • 你有明确“成熟向/重口向需求”，而又希望模型尽量配合，而不是帮你踩刹车；
  • 想实验很多怪组合、风格混搭，看模型到底懂多少东西。

官方 Goose Tip 也直接写了：

如果你想画非常 specific 的东西，而 Curated 做不到，那就试试 Full。(NovelAI)

4. 提示词写法：两个模型是同一套规则

这一点反而很简单：

  • 从 V4 开始，NAI 改用 T5 tokenizer，要求：
    • tag 用小写，,+空格分隔；
    • 普通英文句子按正常英文语法写。(NovelAI)
  • 所以 V4.5 Full / Curated 的 prompt 写法完全一样，你可以直接复制同一串 prompt 在两个模型之间切来切去，看差异。

5. 实战怎么选、怎么搭配用？

可以按这个简单策略来玩：

  1. 默认用谁？

    • 如果你：
      • 经常在直播/录屏场景用；
      • 或者只是想安心画“普通好看的图”；
        → 默认用 V4.5 Curated，更省心。

  2. 什么时候切到 Full？

    • 你已经把 prompt 写到很细了，Curated 还是：
      • 生不出你要的那种服装/构图/氛围；
      • 把你明显的 NSFW / 边缘向 tag 吞掉；
        → 换到 V4.5 Full 试同一串 prompt，大概率会“放开手脚”。

  3. 两个模型配合用的小套路：

    • 先在 Curated 上把构图、角色、风格调好（更稳定、更不容易出奇怪东西）；
    • 确定满意以后，把 prompt / seed / 参数复制到 Full，
      • 只在 Full 上再加一些“更大胆的细节 tag”。
    • 这样可以保证“整体画风/角色不跑偏 + Full 的自由度”。

一句话总结

  • 技术功能：几乎一模一样；
    区别主要在训练数据 & 默认安全倾向。
  • Curated = 小而干净 + 默认更 SFW，适合一般用户和直播。(NovelAI)
  • Full = 数据更全、更“放飞”，适合做 Curated 做不到的特定/小众/成熟内容。(NovelAI)

如果你愿意给我一两条你经常用的 prompt，我可以帮你分析：

  • 用在 V4.5 Curated 和 Full 上时，大概会分别出现什么差异；
  • 以及可以怎么调整 prompt，让“通用版 + 放飞版”这两个模型配合得更好。

Pregunta

再次调研可以通过图片反推提示词，尤其是反推novelai生成图片的。
并且novelai的一个特点就是提示词中包含画师组合串
所以要关注反推的内容中是否包含画师的画风。

Pensamiento

Clarifying NAI's metadata retrieval process

NAI's official docs explain that stored prompts, seeds, and settings can only be retrieved from metadata in files saved via the "save" button. Images saved through the context menu won’t have metadata. I'll also mention tools like the Inspect tool, third-party websites, and GitHub scripts that can help extract metadata, though it's dependent on whether it was preserved.

Highlighting NAI metadata and reverse-prompting

If you have a PNG saved via the "save" icon, uploading it to novelai.net/inspect or a third-party metadata viewer will give you exact prompts, including artist tags. Without that, you can only approximate by using tools like CLIP Interrogator, which ranks artist styles, mediums, and keywords, though accuracy may vary.

Explaining tool limitations in style recognition

When recognizing artist combinations like 'XX, YY, Artgerm, Ruan Jia', tools based on the WD14 Tagger may not explicitly include real-world artists. They’re designed for general tags, so identifying specific artists, like in Danbooru, can be imprecise. These tools may give helpful style hints but shouldn't be relied on for accuracy. Use them as approximations.

Planning answer structure

To answer the user's request, I'll outline these sections:

Introduction: Rephrase the question, focusing on updated research for image-to-prompt conversion for NAI, especially with regard to artist combos.

Section 1: Hard vs soft reverse — I'll explain using NAI metadata (Inspect and third-party tools) to retrieve exact prompts, including artist tags.

Section 2: I'll cover generic methods for image-to-prompt conversion when metadata isn't available.

Group image-to-prompt tools based on their ability to output artist/style info.

2.1 Tools focused on ranking artists/styles: CLIP Interrogator ranks artist names, mediums, and styles based on CLIP, commonly used for guessing artist combo styles like "Greg Rutkowski, Artgerm, Makoto Shinkai." It provides output that, while not NAI-specific, can be adapted for NAI prompts.

2.2 General image-to-prompt tools: Tools like imagetoprompt.cc and imageprompt.org offer style detection, but their inclusion of artist names varies.

2.3 Anime/booru taggers: WD14-based taggers focus more on objects and themes and don't typically include artist names, making them less useful for artist combos. Some custom versions may output style tags but not specific artists.

2.4 NAI-specific style tags

:

  • NovelAIv4-Style-Codex helps map over 1000 artist tags to sample images, useful for picking combos once you approximate the style.

  • Artist Tags on NovelAI Boys shows effects of individual artist tags, focusing on male characters. It's not an interrogator, but gives practical examples.

Section 3: Evaluating reverse-prompt tools: Summary in a table:

  • NAI Inspect + metadata viewer: YES, shows exact original prompt with artist combos when saved via NAI’s save icon.

  • Generic PNG Info tools: Maybe, depending on metadata presence; NAI might not always embed it.

  • CLIP Interrogator & Clones: Can propose artist names and styles, but may produce strange or inaccurate combos.

  • WD14 Tagger: Focuses on descriptive tags and generally doesn't output artist names, so it's less useful for artist combos.

Section 4: Recommended workflow:

If you want to find the artist tag in your own NAI PNG:

  1. Upload to novelai.net/inspect to view full prompt with artist tags.
  2. For someone else's NAI PNG, do the same if it was saved using NAI's save icon.

Thought for 2m 20s

Respuesta

先给你一句人话版结论：

  • 如果真的是 NovelAI 自己生成的 PNG，而且没被压缩/改过，最靠谱的办法不是“AI 反推”，而是直接把它的原始提示词（包括画师组合串）从 metadata 里读出来。
  • 如果 metadata 没了，只能靠各种 “image → prompt / tagger” 去“猜”，可以猜出风格和画师名，但准确率有限，更适合作为参考而不是还原。

我按这两个场景，把跟 NovelAI 相关、比较靠谱的工具/网站给你分好类。

一、能直接读出 NovelAI 原始提示词（包括画师串）的工具

1. 官方：NovelAI Inspect 页面（最稳）

  • 地址：https://novelai.net/inspect (NovelAI)
  • 官方 FAQ 写得很清楚：
    • 只有用界面下方的“保存按钮”保存的图片，才带生成元数据；
    • 右键“图片另存为”、剪贴板导出都不带 metadata；
    • 带 metadata 的图可以拖回 NovelAI 页面或用 Inspect 工具查看原 prompt、seed 和参数。(NovelAI Documentation)

👉 实际效果：

  • 如果是你自己在 NAI 里生的图、并且用“保存”按钮存下来的：
    • 丢到 Inspect 里，就能看到当时完整的 prompt / uc / seed / sampler / steps 等，画师组合串原样可见。
  • 如果是别人发给你的 PNG，只要对方也是用 NAI 的保存按钮导出的，一样能看。

这个不是“反推”，而是“读回官方保存的原始咒语”。

2. 第三方：NovelAI 专用 metadata viewer（浏览器本地跑）

有几个专门针对 NAI 的小工具，可以离线/本地读出 NAI 写在 PNG 里的隐写信息或 tEXt chunk 信息：

  1. NovelAI metadata Viewer（网页版）

    • GitHub Pages 站点，页面上写明：

      “This tool does NOT upload images to the server. It runs in your browser.”(makeprompt.github.io)

    • 支持显示：
      • Prompts / Raw Prompts
      • Seed / Steps / Scale / Strength / Sampler
      • uc（负面提示词）等(GitHub)
    • 只要图片里真的有 NAI 的 metadata，就能把整条 prompt（包括画师 tag 串）抽出来。

  2. naipng（Python 库 + CLI）

    • 专门读 NovelAI 在 PNG tEXt chunk 里写的 JSON 信息。(PyPI)
    • 文档说明：NAI 会在 Title / Description / Software / Source / Comment 等 tEXt chunk 里写入生成设置，naipng 重点读取 Comment 字段，其中是 JSON 格式的详细信息。(PyPI)

  3. novelai-image-metadata / nai_meta.py（官方开源脚本）

    • NovelAI 官方 GitHub 仓库，说明里写：
      • nai_meta.py 可以从图片的 alpha 通道里提取 metadata（所谓 “stealth pnginfo format”）。(GitHub)
    • 用 Python 跑脚本，对 NAI 原图（PNG）执行，就能解析出 JSON，其中包含 prompt / uc / 模型 / 参数等。

  4. NovelAI metadata viewer 派生工具 / ComfyUI 节点

    • 有人做了 novelai-metadata-viewer 网页（GitHub），基本上就是上面工具的可视化版。(GitHub)
    • ComfyUI 里也有 NAI Prompt Converter 节点，支持从 PNG 中提取 NovelAI metadata 再转换成 Comfy 风格的 prompt。(ComfyOnline)

👉 这些都属于：只要 NAI 的 metadata 还在，就能百分之百读出原始提示词，画师组合串也一字不漏。

3. 通用 PNG-info 工具（对 NAI 只“部分有效”）

  • 有些图片如果转成了标准 Stable Diffusion pnginfo 形式，可以用通用工具看，比如：
    • PNGchunk.com – 读取 PNG chunk 里保存的 prompt / model / 参数(PNGchunk.com)
    • SD Image Info – 浏览器本地解析 PNG/JPG 中的 Stable Diffusion prompt 信息(sdimage.info)
    • 桌面端：DiffusionToolkit、Stable Diffusion Prompt Reader、PromptSniffer 等(GitHub)

对纯官方 NAI PNG 来说，更推荐上面那一批“专门对 NAI 做适配”的工具；通用 PNG-info 对某些 NAI 版本/导出方式可能读不全。

二、没 metadata 时，只能“反推”的工具 —— 重点看有没有画师/风格信息

如果图片已经被：

  • 右键另存为、
  • 转成 JPG、
  • 用图床压缩转码，

那基本 metadata 就没了，只能靠“图像 → 文本反推”来猜一个类似的 prompt。这里重点看哪些能帮你猜出画师组合/画风。

1. CLIP Interrogator 系：对画师 / 风格最敏感的一类

代表：

特点：

  • 用 BLIP 先生成 caption，再用 CLIP 去匹配图片与各类“flavors”（风格/画师/媒介等）。(clipinterrogator.org)
  • 介绍里直接写了：

    “分析图像并对 artists、mediums、styles 和 keywords 排名，给出高质量 prompt”。(NATURAL 20)

也就是说，它会很主动地在输出里塞：

  • by xxx, yyy, zzz, oil painting, digital art, anime style, ... 这样的画师 + 画风组合。

👉 如果你的目标是：

希望反推出 “NAI 常见的画师组合串”，
然后把这些名字改成 NAI 的 tag 格式直接塞回 prompt 用，

那目前这一类是最合适的“反推起点”。

实操建议：

  1. 把图丢进 CLIP Interrogator，模式选 best 或 max flavors；(Hugging Face)

  2. 拿到结果之后：

    • 把主体描述（1girl / landscape / city at night）和
    • by AAA, BBB, CCC 这种 artist 串分开；

  3. artist 那一段直接整理成 NAI tag，比如：

    text
    AAA, BBB, CCC, ...

  4. 然后配合你自己写的细节（发型、服装、镜头等）再微调。

注意：它提到的“画师”，只是 CLIP 认为风格接近的那几位，不代表这张图真的是那个人画的，也容易出现“永远有 Rutkowski 一席之地”之类偏差，只能当风格参考，不适合作为“鉴定原作者”。

2. 其它通用 Image→Prompt 网站（有些也会给画风/画师）

这类网站很多，常见的几家：

  1. ImageToPrompt.cc / .com 等

    • 主页写的是“把任何图片变成详细 prompt，可用于 Midjourney / Stable Diffusion / Flux / DALL·E”。(imagetoprompt.cc)
    • 生成的 prompt 往往包含：构图、主体、光线、风格，有时也会提到“in the style of XXX”。

  2. JustBuildThings – Stable Diffusion Prompt / AI Image Analysis

    • 主打“从图片中提取关键视觉元素，识别风格属性，输出正向 + 负向 prompt”。(justbuildthings.com)
    • 偏重“style attributes”，有时会给出某些画派/画师。

  3. ImagePrompt.org – Image to Prompt

    • 支持输出针对 Stable Diffusion / Midjourney 的结构化 prompt，还可以选中文界面。(imagetoprompt.cc)

和 CLIP Interrogator 的差异：

  • CLIP Interrogator 在“画师/画风”上更激进（会给你一串 artists）；
  • 这些工具偏向“场景描述 + 少量风格词”，有时会给画师名，有时不会；
  • 更适合用来补充环境/构图/材质描述，再和 CLIP 给的 artist 串拼起来。

3. WD14 / WaifuDiffusion Tagger 系：擅长“动漫标签”，但不擅长“画师名”

代表：

  • Hugging Face Space：Wd14 Tagging Online(Hugging Face)
  • WaifuDiffusion Tagger（SmilingWolf 官方 Space）(Hugging Face)
  • 以及各种 ComfyUI-WD14-Tagger 扩展节点。(GitHub)

它做什么：

  • 把图自动打成类似 Danbooru 的标签：
    • rating（普通/NSFW）、
    • general tags（1girl, long hair, blue eyes, sailor uniform, …）、
    • 有些模型还支持 character tags（识别某些角色）。(Hugging Face)

对“画师组合串”的帮助：

  • 官方模型说明只强调 ratings / characters / general tags。(Hugging Face)
  • 也就是说，它主打的是“内容标签”，而不是“谁画的”；
  • 大多数在线 WD14 工具默认不会输出真实画师名（出于版权/隐私考虑），就算训练时底层数据包含 artist 标签，也往往被过滤掉。

👉 总结：

  • WD14 非常适合：
    • 反推“角色属性 + 穿着 + 镜头 + 背景”这一套标签；
    • 然后直接复制到 NAI 的 prompt/uc 里用。
  • 但它不擅长：
    • 自动帮你列出 画师A, 画师B, 画师C 这种组合串。
  • 想要画师风格，还是得回到 CLIP Interrogator / 其它带 artist 排名的 interrogator。

4. NAI 画师风格相关的“对照表”工具（不是反推，但对你拼串很有用）

这类工具不是直接从图里反推，而是帮你理解“某个画师 tag 的风格长什么样”，方便你假设/验证：

  1. NovelAIv4-Style-Codex（GitHub 项目）

    • 号称收录了 1000+ 个 NAI V4 画师风格 tag，每个都有同一 prompt 下的示例图，用来比较风格差异。(GitHub)

  2. Artist Tags on NovelAI Boys（Carrd）

👉 这些可以配合“反推结果”用：

  • 例如 CLIP 说你这图像 by A, B, C，你就去 Style-Codex 里看 A/B/C 的示例；
  • 再决定要不要把 A/B/C 全部加进 prompt，或只留其中两个，做自己的画师组合。

三、综合一下：哪些方法真的能给你“画师组合串”？

按“对 NovelAI 画师组合串的帮助程度”给你排个梯队：

1️⃣ 直接拿到原文（NAI 图片 + metadata 还在）

  • NovelAI Inspect 官方页面
  • NovelAI metadata Viewer / naipng / nai_meta.py 等专用工具

👉 只要是 NAI 正常导出的 PNG，这些工具会直接还原 原始提示词 + 画师组合串 + 所有参数。(GitHub)

2️⃣ 没 metadata，只能靠“猜”时

  • 优先：CLIP Interrogator 系
    • 明确会给出 artists / styles 排名，是“画师组合”方面目前最强的一类 interrogator。(NATURAL 20)
  • 辅助：其它 Image→Prompt 工具
    • 用来补充场景/构图/氛围词，有时也会给画风/画家，视具体工具而定。(imagetoprompt.cc)

3️⃣ 内容标签层面（帮你补完 NAI tag，但不太给画师）

  • WD14 / WaifuDiffusion Tagger 系
    • 适合反推人物、衣服、姿势、环境等 Danbooru 风标签，
    • 但默认不输出真实画师名。(Hugging Face)

4️⃣ 画师风格对照（帮助你合理“拼画师”）

  • NovelAIv4-Style-Codex、Artist Tags on NovelAI Boys 等：
    • 不是反推，而是帮你确认“这个 artist tag 到底长什么样”。(GitHub)

四、给你一个实用的“反推 NAI 画师串”流程建议

假设你拿到一张图，想搞清楚/复刻它的“画师组合 + 其它 tag”：

  1. 先判断是不是 NAI 源图（自已或别人给的 PNG）

    • 如果是：
      • 先试官方 Inspect 或 NovelAI metadata Viewer：
        • 能读出来 → 直接获得完整 prompt + 画师串（最完美情况）。(NovelAI)

  2. 读不出 metadata（或是 JPG/压缩图）时：

    1. 丢进 CLIP Interrogator：
      • 把它给的 artist 串记下来：如 by A, B, C, anime style。(NATURAL 20)
    2. 丢进 WD14 Tagger：
      • 拿角色、服装、视角、环境这些 booru tag。(Hugging Face)
    3. 根据反推出来的 artist 名，在 NovelAIv4-Style-Codex 里查一查，看看风格是否真的接近。(GitHub)
    4. 最后自己组一条 NAI 用的 prompt：
      • 前半段：A, B, C,（画师组合串）
      • 后半段：WD14 给你的主体 + 你想要的画质/构图/镜头 tag
      • uc 里再塞掉你不想要的东西（比如 SD/NAI 常规负面词 + WD14 里你不希望出现的元素）。

如果你愿意，可以把你现在手上最关心的一张图（或者链接）发给我，我可以按上面这套思路“模拟”一遍：

  • 先假设 metadata 有/没有各来一遍；
  • 给你一条“可能接近原始 NAI 提示词”的版本，尤其重点帮你整理出一段 画师组合串 + 主体 tag，后面你可以自己继续微调。

Compartir este Q&A