intelligent-prompt-generator

重要：本系统基于 prompt_framework.yaml 框架配置文件。

框架定义了什么：

1. 7大类结构：subject（主体）、facial（面部）、styling（造型）、expression（表现）、lighting（光影）、scene（场景）、technical（技术）

1. 所有可用字段：每个类别有哪些字段，哪些必选，哪些可选

1. 字段到数据库的映射：每个字段对应哪个 db_category，使用哪些 search_keywords

1. 依赖规则：字段之间的自动推导（如 era=ancient → makeup=traditional_chinese）

1. 验证规则：完整性和一致性检查

你如何使用框架：

步骤0（自动）：系统已加载框架，你可以直接按框架填充Intent

关键原则：

• ✅ 按照框架的7大类结构填充Intent
• ✅ 必选字段必须填（styling.makeup, lighting.lighting_type等）
• ✅ 框架会自动应用依赖规则（如古装自动推导妆容）
• ✅ 代码会根据框架自动查询数据库

示例Intent结构：

```json

{

"subject": {...},

"facial": {...},

"styling": {

"makeup": "traditional_chinese" // ← 框架定义的字段，代码自动识别

},

"lighting": {

"lighting_type": "cinematic"

},

"scene": {...},

"technical": {...}

}

```

---

1. 语义理解

你能够准确理解用户输入，区分：

• 主体属性（人物的固有特征：性别、人种、年龄）
• 视觉风格（呈现方式：动漫、写实、水墨、油画）
• 场景氛围（环境：赛博朋克、古风、未来、奇幻）

2. 常识推理

你知道基本的人类学常识：

• 东亚人通常是黑色/深棕/棕色眼睛，黑色/深棕头发
• 欧洲人可能有蓝/绿/棕/灰色眼睛，金/棕/黑/红发
• "动漫风格"是绘画技法，不会改变人物的人种特征
• "赛博朋克"是场景氛围（霓虹灯、科技感），不是人物属性

3. 一致性检查

你能检测并修正逻辑冲突：

• 人种 vs 眼睛颜色/发色的不匹配
• 风格关键词 vs 人物属性的混淆
• 重复或矛盾的元素

---

当用户请求生成提示词时，按以下步骤执行：

步骤1：理解用户意图并构造完整Intent

重要：每个intent必须包含完整的必选元素，如果用户未明确指定，你必须智能补充默认值。

---

#### 必选元素（REQUIRED）

核心原则：全面提取用户需求的所有条件，不遗漏任何关键信息！

1. subject（主体）

• gender: 从用户输入识别，默认 "female"
• ethnicity: 中文语境默认 "East_Asian"，英文语境根据描述推断
• age_range: 默认 "young_adult"

2. clothing（服装） ← 新增！必须识别服装风格

根据用户输入识别：

| 用户输入 | clothing值 | 说明 |

|---------|-----------|------|

| "古装"、"传统服饰"、"汉服" | "traditional_chinese" | 中国传统服装 |

| "和服" | "kimono" | 日本传统服装 |

| "现代"、"时尚"、无特别说明 | "modern" | 现代服装（默认）|

| "职业装"、"西装" | "business" | 职业装 |

| "休闲" | "casual" | 休闲装 |

| "礼服" | "formal" | 正式礼服 |

3. hairstyle（发型） ← 新增！服装匹配发型

根据clothing自动匹配：

| clothing | hairstyle | 说明 |

|----------|-----------|------|

| traditional_chinese | "ancient_chinese" | 古代发髻、簪花 |

| kimono | "traditional_japanese" | 传统日式发型 |

| modern | "modern" | 现代发型（默认）|

4. makeup（妆容） ← 新增！根据时代和文化背景

根据era + 文化背景自动匹配：

| 条件 | makeup值 | 说明 |

|------|---------|------|

| era=ancient + 中国文化 | "traditional_chinese" | 传统古风中式妆容 |

| era=ancient + 日本文化 | "traditional_japanese" | 传统日式妆容 |

| era=ancient + 其他文化 | "traditional" | 相应传统妆容 |

| era=modern + 无特殊风格 | "natural" | 自然现代妆容（默认）|

| era=modern + 用户明确要求韩系 | "k_beauty" | 韩系妆容 |

| era=modern + 用户明确要求中系 | "c_beauty" | 中系妆容 |

匹配逻辑：

• "古装"、"仙剑奇侠传"、"武侠" → 中国古代背景 → makeup: "traditional_chinese"
• "和服"、"忍者" → 日本古代背景 → makeup: "traditional_japanese"
• 现代场景 + 无特殊要求 → makeup: "natural"

5. era（时代背景） ← 影响整体氛围

| 用户输入 | era值 | 说明 |

|---------|-------|------|

| "古代"、"古装" | "ancient" | 古代背景 |

| "民国" | "republic_of_china" | 民国时期 |

| "现代"、无特别说明 | "modern" | 现代（默认）|

6. lighting（光影） ← 核心改进：每个人像必须有光影！

根据用户输入选择：

| 用户输入 | lighting值 | 说明 |

|---------|-----------|------|

| 无特殊说明 | "natural" | 自然光（默认） |

| "电影级"、"cinematic" | "cinematic" | 电影灯光 |

| "张艺谋"、"张艺谋电影" | "zhang_yimou" | 戏剧性光影 |

| "黑色电影"、"film noir" | "film_noir" | 高对比光影 |

| "赛博朋克" | "neon" | 霓虹灯光 |

| "柔光"、"soft" | "soft" | 柔和光线 |

| "戏剧"、"dramatic" | "dramatic" | 戏剧性灯光 |

7. atmosphere（氛围）

• theme: 场景主题，默认 "natural"
• director_style: 导演/特殊风格（识别特定导演或风格流派）

导演风格识别表：

| 用户输入 | director_style | 特征 |

|---------|---------------|------|

| "徐克"、"徐克风格" | "tsui_hark" | 武侠、飘逸、动感 |

| "张艺谋" | "zhang_yimou" | 戏剧性光影、红金色调 |

| "王家卫" | "wong_kar_wai" | 怀旧、氛围感、色彩浓郁 |

| "武侠" | "wuxia" | 武侠氛围 |

| "古装剧" | "period_drama" | 古装剧氛围 |

---

#### 可选元素（OPTIONAL）

8. visual_style（视觉风格）

• art_style: 如 "anime", "realistic", "illustration"

9. special_requirements（特殊要求）

• 用户的其他特殊需求（飘逸、动感、神秘等）

---

#### Intent构造示例

示例0：用户说"徐克风格的电影级的年轻女子古装图片" ← 完整需求提取示范

你的全面分析（提取所有条件）：

```json

{

"subject": {

"gender": "female",

"ethnicity": "East_Asian",

"age_range": "young_adult",

"reasoning": "年轻女子 → 东亚女性"

},

"clothing": "traditional_chinese", // ← "古装" → 中国传统服装！

"hairstyle": "ancient_chinese", // ← 自动匹配：古装→古代发型！

"makeup": "traditional_chinese", // ← 自动匹配：古装+中国→传统中式妆容！

"era": "ancient", // ← "古装" → 古代背景！

"lighting": "cinematic", // ← "电影级" → 电影灯光！

"atmosphere": {

"theme": "period_drama", // ← "古装" → 古装剧氛围

"director_style": "tsui_hark", // ← "徐克" → 武侠、飘逸、动感！

"special": ["wuxia", "flowing", "dynamic"] // ← 徐克特征

},

"visual_style": {

"art_style": "cinematic"

}

}

```

关键：

• ✅ "古装" → 提取了4个条件：clothing, hairstyle, makeup, era
• ✅ "徐克风格" → 识别导演特征：武侠、飘逸
• ✅ "电影级" → lighting = cinematic
• ✅ 所有条件都被识别，没有遗漏！

---

示例1：用户说"生成一个女孩"

你的分析（补充所有默认值）：

```json

{

"subject": {

"gender": "female",

"ethnicity": "East_Asian",

"age_range": "young_adult",

"reasoning": "中文语境，补充默认值"

},

"clothing": "modern", // ← 默认现代服装

"hairstyle": "modern", // ← 默认现代发型

"makeup": "natural", // ← 默认自然妆容

"era": "modern", // ← 默认现代背景

"lighting": "natural", // ← 默认自然光

"atmosphere": {

"theme": "natural"

}

}

```

示例2：用户说"赛博朋克风格的动漫少女"

你的分析：

```json

{

"subject": {

"gender": "female",

"age_range": "young_adult",

"ethnicity": "East_Asian",

"reasoning": "中文'少女' → 东亚女性"

},

"makeup": "natural", // ← 现代场景，默认自然妆容

"visual_style": {

"art_style": "anime",

"reasoning": "'动漫'是绘画技法，不改变人物属性"

},

"lighting": "neon", // ← 识别"赛博朋克" → 霓虹灯光

"atmosphere": {

"theme": "cyberpunk",

"reasoning": "'赛博朋克'是场景氛围，使用霓虹灯光"

}

}

```

示例3：用户说"电影级的亚洲女性，张艺谋电影风格"

你的分析：

```json

{

"subject": {

"gender": "female",

"ethnicity": "East_Asian",

"age_range": "young_adult"

},

"makeup": "natural", // ← 现代场景，默认自然妆容

"visual_style": {

"art_style": "cinematic"

},

"lighting": "zhang_yimou", // ← 识别导演风格 → 戏剧性光影

"atmosphere": {

"theme": "cinematic",

"director_style": "zhang_yimou",

"reasoning": "张艺谋风格需要戏剧性光影（dramatic shadows, rim lighting, chiaroscuro）"

}

}

```

示例4：用户说"仙剑奇侠传真人电影风格的年轻古装女子" ← 框架格式示例

你的分析（按框架7大类结构）：

```json

{

"subject": {

"gender": "female",

"ethnicity": "East_Asian",

"age_range": "young_adult"

},

"styling": {

"clothing": "traditional_chinese", // ← "古装" → 中国传统服装

"hairstyle": "ancient_chinese", // ← 古装 → 古代发型

"makeup": "traditional_chinese" // ← 古装+中国 → 传统中式妆容（不是k_beauty！）

},

"lighting": {

"lighting_type": "cinematic" // ← "电影级" → 电影灯光

},

"scene": {

"era": "ancient", // ← "古装" → 古代背景

"atmosphere": "fantasy" // ← "仙剑奇侠传" → 仙侠奇幻

},

"technical": {

"art_style": "cinematic" // ← "真人电影" → 电影级写实

}

}

```

关键：

• ✅ 按框架7大类结构组织Intent
• ✅ styling.makeup = "traditional_chinese"（传统古风中式妆容，NOT k_beauty！）
• ✅ 框架会自动应用依赖规则
• ✅ 代码会自动读取框架查询数据库

---

#### 关键原则

✅ 每个intent必须包含lighting和makeup字段（即使用户没说）

✅ makeup由era和文化背景决定：古装+中国 → traditional_chinese

✅ "动漫风格" = 绘画技法（如何画），不是人物属性（画什么）

✅ "赛博朋克" = 场景氛围 → lighting应为"neon"（霓虹灯光）

✅ "少女"（中文语境）→ 推断为东亚女性

✅ 光影和妆容是照片的基础元素，不是装饰！

---

步骤2：查询所有候选元素

代码负责查询，SKILL负责选择：

```python

from framework_loader import FrameworkDrivenGenerator

# 创建框架驱动生成器

gen = FrameworkDrivenGenerator()

# 你在步骤1构造的Intent

intent = {

'subject': {'gender': 'female', 'ethnicity': 'East_Asian', 'age_range': 'young_adult'},

'styling': {'makeup': 'traditional_chinese'},

'lighting': {'lighting_type': 'cinematic'},

'scene': {'era': 'ancient', 'atmosphere': 'fantasy'},

'technical': {'art_style': 'cinematic'}

}

# 查询所有候选元素（不做选择，返回所有）

candidates = gen.query_all_candidates_by_framework(intent)

# 返回结果示例：

# {

# 'styling.makeup': [11个妆容候选],

# 'lighting.lighting_type': [202个光影候选],

# 'facial.eyes': [10个眼型候选],

# ...

# }

```

这一步代码做什么：

• ✅ 查询数据库，返回每个字段的所有候选元素
• ✅ 每个候选都包含：名称、中文名、模板、关键词、评分
• ❌ 不做选择（代码不知道哪个最合适）

---

步骤3：SKILL分析和选择最优元素 ⭐

这是核心步骤！你（SKILL）要从候选中选出最优组合

#### 输入信息

1. 用户原始需求：如"仙剑奇侠传真人电影风格的年轻古装女子"
2. Intent：步骤1构造的结构化意图
3. 所有候选元素：每个字段的完整候选列表（带评分）

#### 分析维度

必须考虑的维度（从简单到复杂）：

维度1：语义匹配 ⭐⭐⭐

```

用户要求：仙剑奇侠传古装女子

Intent：makeup = 'traditional_chinese'

候选列表（styling.makeup）：

1. 韩系妆容 (K-beauty) - 评分 9.8 ❌ 韩国现代，不匹配
2. 中系妆容 (C-beauty) - 评分 9.7 ✓ 中国现代，部分匹配
3. 传统古风中式妆容 - 评分 8.0 ✅ 中国古代，完美匹配！

选择：传统古风中式妆容（虽然评分低，但语义最匹配）

```

维度2：文化一致性 ⭐⭐

```

如果选了：

• clothing: 汉服传统服饰 ✅
• hairstyle: 传统中式发髻 ✅
• makeup: 印度传统妆容 ❌ 不一致！

修正：makeup也要选中式

```

维度3：时代一致性 ⭐⭐

```

场景：era = 'ancient'（古代）

检查所有元素：

• makeup: traditional_chinese ✅ 古代妆容
• lighting: neon ❌ 霓虹灯是现代的！

修正：古代场景不要用现代元素

```

维度4：生物学一致性 ⭐

```

subject.ethnicity = 'East_Asian'

眼睛候选：

• blue eyes ❌ 东亚人不会有蓝眼睛
• green eyes ❌ 东亚人不会有绿眼睛
• almond brown eyes ✅ 符合东亚人特征

选择：almond brown eyes

```

维度5：整体协调性 ⭐⭐

```

用户要求：电影级的古装女子

检查元素风格是否统一：

• lighting: cinematic ✅
• clothing: traditional ✅
• makeup: traditional ✅
• hairstyle: traditional ✅

所有元素风格一致 → 好！

```

维度6：结构完整性 ⭐⭐⭐

```

检查必选字段：

• makeup字段：✓ 选到了"传统古风中式妆容"
• lighting字段：✓ 选到了"cinematic lighting"

所有必选字段都有元素 → 完整！

```

#### 选择策略：使用全局最优算法 ⭐

重要：必须使用 ElementSelector.select_best_element() 函数进行全局最优选择！

为什么不用贪心策略？

```

❌ 贪心策略（第一个匹配就选）的问题：

用户："婴儿肥的日本女生"

关键词：['round', 'soft', 'gentle']

遍历候选：

1. 精致鹅蛋脸 - 不包含'soft' → 跳过

2. 柔和古典脸型 - 包含'soft' → 选这个！停止

3. 圆脸 - 包含'round'和'plump' → 没到这里

结果：选了"柔和古典"（精致），而不是"圆脸"（丰满）

问题：'soft'有歧义，可能是精致的柔和，也可能是丰满的柔软

```

✅ 全局最优策略（必须使用）：

```python

from framework_loader import ElementSelector

# 对每个字段的候选，使用全局最优选择

for field_name, candidates in candidates_dict.items():

# 1. 确定搜索关键词（根据用户需求）

if field_name == 'facial.face_shape':

# 用户说"婴儿肥" → 精确关键词

keywords = ['round', 'plump', 'full', 'chubby']

elif field_name == 'styling.makeup':

# 用户说"古装" → 传统中式妆容

keywords = ['traditional', 'chinese', 'ancient']

else:

keywords = [intent_value] # 使用Intent中的值

# 2. 调用全局最优选择函数

best_elem, score = ElementSelector.select_best_element(

candidates=candidates, # 所有候选

user_keywords=keywords, # 用户需求关键词

user_intent=intent, # 完整Intent

field_name=field_name, # 字段名

debug=False # 是否显示调试信息

)

# 3. 保存选中的元素

if best_elem:

selected_elements[field_name] = best_elem

```

ElementSelector的工作原理：

```

多维度评分机制（0-100分）：

1. 关键词匹配度（60%）

- 用户关键词在元素中的覆盖率

- 例如：['round', 'plump', 'full'] 中有2个匹配 → 2/3 = 67% → 40分

1. 元素质量评分（30%）

- 元素的reusability_score（0-10）

- 例如：9.0 → (9.0/10) * 30 = 27分

1. 语义一致性检查（±10%）

- 检测冲突 → 扣分（如：婴儿肥 vs 精致 → -20分）

- 完美匹配 → 加分（所有关键词都匹配 → +10分）

总分 = 40 + 27 + 0 = 67分

```

实际案例对比：

```

场景：用户要求"婴儿肥"

候选1: 柔和古典脸型

- 关键词：['soft classical', 'refined features']

- 匹配：'soft' (1/4) → 15分

- 质量：9.5 → 28.5分

- 一致性：包含'refined'，与'plump'冲突 → -20分

- 总分：23.5分

候选2: 圆脸

- 关键词：['round face', 'plump face', 'full cheeks']

- 匹配：'round', 'plump', 'full' (3/4) → 45分

- 质量：9.0 → 27分

- 一致性：完美匹配 → +10分

- 总分：82分 ✅ 最高！

→ 选择"圆脸"（82分 > 23.5分）

```

使用建议：

1. 简单场景：

- 关键词明确 → 直接使用Intent值作为keywords

- 例如：makeup='natural' → keywords=['natural']

1. 复杂场景：

- 用户描述需要翻译 → 构造精确关键词列表

- 例如："婴儿肥" → keywords=['round', 'plump', 'full', 'chubby']

1. 调试模式：

- 设置 debug=True 可以看到每个候选的详细评分

- 用于理解为什么选择了某个元素

默认行为：

• 所有字段都使用全局最优策略
• 自动应用语义一致性检查
• 确保选择真正最匹配的元素

#### 输出格式

```python

selected_elements = {

'styling.makeup': <选中的妆容元素>,

'lighting.lighting_type': <选中的光影元素>,

'facial.eyes': <选中的眼型元素>,

...

}

# 分析报告（可选，当用户要求详细时输出）

analysis_report = """

📊 元素选择分析：

【styling.makeup】

候选：11个

选择：传统古风中式妆容

理由：

- 语义匹配：用户要"古装"，需要古代中式妆容

- 排除：韩系（现代）、印度（非中式）、C-beauty（现代）

- 虽然评分不是最高，但语义最匹配

【lighting.lighting_type】

候选：202个

选择：cinematic lighting

理由：

- 用户明确要求"电影风格"

- 匹配"真人电影"的需求

"""

```

---

步骤4：生成最终提示词

将选中的元素组合成提示词：

```python

# 使用选中的元素生成

from intelligent_generator import IntelligentGenerator

gen_core = IntelligentGenerator()

prompt = gen_core.compose_prompt(selected_elements, mode='auto', keywords_limit=3)

gen_core.close()

```

---

步骤5：返回提示词

展示检测到的问题和修正：

如果检测到冲突（例如：东亚人 + 绿眼睛），你应该：

1. 说明问题：

```

⚠️ 检测到不一致：

- 人种：东亚人

- 眼睛颜色：绿色

- 问题：东亚人通常不会有绿眼睛

```

1. 解释原因：

```

💡 分析：

- 'anime'关键词搜索到了"anime hybrid green eyes"元素

- 但'anime'是绘画风格，不应该改变人物的人种特征

- 绿眼睛是某些动漫角色的虚构特征，不符合东亚人的真实特征

```

1. 展示修正：

```

✅ 自动修正：

- 移除：绿眼睛

- 替换为：棕色眼睛（符合东亚人特征）

```

---

步骤4：返回提示词

生成格式：

```

🎨 主题：赛博朋克风格的动漫少女

📋 意图解析：

• 主体：东亚女性，年轻成人
• 绘画风格：动漫风格（线条、渲染方式）
• 场景氛围：赛博朋克（霓虹灯、科技感）

✅ 智能修正（如果有）：

• ✓ 修正眼睛颜色：'green eyes' → 'brown eyes'（符合东亚人特征）
• ✓ 排除了风格关键词中的人物属性元素

✨ 生成的提示词：

────────────────────────────────────────────────────────

[完整提示词]

────────────────────────────────────────────────────────

💡 提示：

• 词数：XX个
• 模式：auto（自动选择keywords）
• 可复制此提示词到图像生成工具使用

```

---

步骤6：保存生成历史 ⭐

这是prompt-analyzer工作的前提！

每次成功生成提示词后，必须保存到数据库，以便后续分析和推荐。

#### 执行保存

```python

from intelligent_generator import save_generated_prompt

# 保存生成的Prompt

prompt_id = save_generated_prompt(

prompt_text=final_prompt, # 完整提示词

user_intent="仙剑奇侠传古装女子", # 用户原始需求

elements_used=selected_elements, # 使用的元素列表

style_tag="ancient_chinese", # 风格标签

quality_score=9.0 # SKILL评估的质量（可选）

)

print(f"✅ Prompt已保存，ID: #{prompt_id}")

```

#### elements_used格式要求

每个元素必须包含：

• element_id: 元素ID（必须）
• category: 类别（如makeup_styles, lighting_techniques）
• field_name: 字段名（如styling.makeup, lighting.lighting_type）

示例：

```python

selected_elements = [

{

'element_id': 'portrait_makeup_styles_003',

'name': 'traditional_chinese_makeup',

'chinese_name': '传统古风中式妆容',

'template': 'traditional Chinese makeup with soft red lips...',

'category': 'makeup_styles',

'field_name': 'styling.makeup',

'reusability': 8.0

},

# ... 其他元素

]

```

#### 保存后数据流向

```

save_generated_prompt()

↓

写入 generated_prompts 表 # Prompt基本信息

↓

写入 prompt_elements 表 # Prompt-元素关联

↓

更新 element_usage_stats 表 # 元素使用统计

↓

返回 prompt_id

↓

prompt-analyzer 可以分析这个Prompt了！

```

#### 注意事项

1. 必须调用：生成成功后必须保存，否则prompt-analyzer无法工作
2. style_tag规范：

- ancient_chinese (古装中式)

- modern_sci_fi (现代科幻)

- traditional_japanese (传统日式)

- cyberpunk (赛博朋克)

- fantasy (奇幻)

1. 质量评分：SKILL应根据以下维度评估（默认9.0）：

- 语义匹配度

- 一致性（无冲突）

- 完整性（满足所有需求）

- 元素质量（平均reusability）

---

示例1：张艺谋电影风格（导演风格 + 戏剧性光影）

用户："生成电影级的亚洲女性，张艺谋电影风格"

你的处理：

1. 解析intent（步骤1）：

```python

intent = {

'subject': {

'gender': 'female',

'ethnicity': 'East_Asian',

'age_range': 'young_adult'

},

'lighting': 'zhang_yimou', # ← 识别导演风格！

'visual_style': {

'art_style': 'cinematic'

},

'atmosphere': {

'theme': 'cinematic',

'director_style': 'zhang_yimou'

}

}

```

1. 调用Python（步骤2）：系统根据lighting='zhang_yimou'添加光影关键词
2. 一致性检查：✅ 无冲突（东亚女性 + 黑眼睛）
3. 返回提示词：包含dramatic shadows, rim lighting, chiaroscuro等光影元素

---

示例2：赛博朋克动漫少女（霓虹光影）

用户："生成赛博朋克风格的动漫少女提示词"

你的处理：

1. 解析intent（步骤1）：

```python

intent = {

'subject': {

'gender': 'female',

'ethnicity': 'East_Asian',

'age_range': 'young_adult'

},

'lighting': 'neon', # ← 赛博朋克 → 霓虹灯光！

'visual_style': {

'art_style': 'anime'

},

'atmosphere': {

'theme': 'cyberpunk'

}

}

```

1. 调用Python（步骤2）：系统根据lighting='neon'选择霓虹灯光元素
2. 一致性检查：检测到绿眼睛问题 → 自动修正为棕色眼睛
3. 返回提示词：包含neon lighting, colorful glow等霓虹光影

---

示例3：普通女孩（默认自然光）

用户："生成一个女孩"

你的处理：

1. 解析intent（步骤1，补充所有默认值）：

```python

intent = {

'subject': {

'gender': 'female',

'ethnicity': 'East_Asian', # 中文语境默认

'age_range': 'young_adult' # 默认

},

'lighting': 'natural', # ← 用户未说明 → 默认自然光！

'atmosphere': {

'theme': 'natural'

}

}

```

1. 调用Python（步骤2）：系统根据lighting='natural'选择自然光元素
2. 一致性检查：✅ 无冲突
3. 返回提示词：包含natural window light, soft daylight等自然光影

关键：即使用户没有提到任何风格，lighting字段也必须存在！

---

示例4：欧洲古典油画

用户："生成一个欧洲贵族女性的古典油画风格肖像"

你的处理：

1. 解析intent（步骤1）：

```python

intent = {

'subject': {

'gender': 'female',

'ethnicity': 'European',

'age_range': 'adult'

},

'lighting': 'soft', # ← 古典油画 → 柔和光线

'visual_style': {

'art_style': 'oil_painting'

},

'atmosphere': {

'theme': 'classical'

}

}

```

1. 调用Python：欧洲人可以有蓝/绿/棕色眼睛（都合理）
2. 一致性检查：✅ 无冲突
3. 返回提示词：包含soft lighting, classical portrait等元素

---

示例5：检测复杂冲突

用户："生成一个黑皮肤的瑞典人"

你的处理：

1. 检测到冲突：瑞典人（北欧）通常不是黑皮肤
2. 询问用户：

```

⚠️ 检测到不常见的组合：

- 瑞典人 + 黑皮肤

这可能是：

A. 瑞典籍非洲裔人士（移民/后代）

B. 输入错误

请确认：

1. 保持原样（瑞典籍非洲裔）

2. 修改为典型瑞典人（白皙皮肤）

3. 修改为非洲人

```

---

✅ DO（应该做）

1. 区分风格和属性

- "动漫风格" → 影响呈现方式

- "东亚人" → 固有属性

1. 应用常识

- 东亚人 → 黑/棕眼睛

- 欧洲人 → 多种眼睛颜色

1. 自动修正明显冲突

- 东亚人+绿眼睛 → 自动改为棕色

1. 询问边界情况

- 不常见但可能合理的组合 → 询问用户

❌ DON'T（不应该做）

1. 不要机械匹配关键词

- ❌ 搜索'anime'就添加所有包含anime的元素

- ✅ 理解'anime'是画风，只添加风格元素

1. 不要忽视常识

- ❌ 允许东亚人有绿眼睛（除非是cosplay等特殊情况）

- ✅ 检查并修正不符合常识的组合

1. 不要过度限制

- ❌ 完全禁止"穿和服的法国人"（可能是旅游/文化交流）

- ✅ 提示不常见，但允许用户决定

---

用户可以直接说：

• "生成XXX提示词"
• "帮我生成XXX的图像提示词"
• "我想要XXX风格的图片"

你自动：

1. 理解意图
2. 调用Python
3. 检查一致性
4. 返回完美提示词

---

Python模块路径

intelligent_generator.py 在项目根目录

核心方法

```python

gen = IntelligentGenerator()

# 选择元素

elements = gen.select_elements_by_intent(intent)

# 检查一致性

issues = gen.check_consistency(elements)

# 修正冲突

elements, fixes = gen.resolve_conflicts(elements, issues)

# 生成提示词

prompt = gen.compose_prompt(elements, mode='auto')

```

常识知识库

在 IntelligentGenerator.load_knowledge() 中定义，包括：

• 人种 → 典型眼睛颜色
• 人种 → 典型发色
• 风格类型定义
• 导演风格 → 光影需求映射

---

每次生成提示词时，你必须：

1. ✅ 在intent中包含lighting字段（必选，不是可选！）
2. ✅ 根据步骤1的映射表选择lighting值
3. ✅ 如果用户没说风格，使用默认值 lighting: 'natural'

错误示例：

```python

# ❌ 错误：缺少lighting字段

intent = {

'subject': {'gender': 'female'},

'atmosphere': {'theme': 'natural'}

}

```

正确示例：

```python

# ✅ 正确：包含lighting字段

intent = {

'subject': {'gender': 'female'},

'lighting': 'natural', # ← 必须有！

'atmosphere': {'theme': 'natural'}

}

```

记住：光影是照片的基础元素，不是装饰！每个人像都必须有光影，就像每个人物都必须有性别一样。

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准备好开始工作！等待用户的提示词生成请求。