結構化提示詞寫法：json 提示詞該怎麼設計欄位
短句提示詞像寫一行內聯程式碼，能跑，但一旦需求變複雜，全擠在一行裡誰都讀不懂。結構化提示詞更像定義一個介面——把主體、場景、光線這些資訊拆成欄位，各自賦值，模型讀起來清楚，你自己改起來也清楚哪個欄位對應哪部分效果。這篇不談玄學，就按欄位設計的思路把這套寫法拆開講。
什麼時候該用結構化，什麼時候沒必要
判斷標準很簡單：需求裡獨立變數超過三個，就該拆欄位了。一張簡單的風格轉繪圖，只有"這個人+這種畫風"兩個變數，寫一句話足夠，硬拆成十個欄位反而是過度設計，浪費的是你自己的時間。但凡涉及多圖參考、畫面文字、多個資訊區塊（比如產品圖九宮格、多檢視設定圖），變數數量一旦上去，短句提示詞的資訊密度就不夠用了，這時候該上結構化寫法。
判斷這條邊界的方式很直接：把需求念一遍，數一數裡面有幾個"並且"，超過三個"並且"，就該拆欄位了。
常用欄位設計，六個基礎欄位夠用大多數場景
- style：整體風格定語，一句話定調，比如"電影感寫實攝影"
- subject：主體是誰、什麼狀態，這是最容易寫模糊的欄位，要具體到動作和表情
- scene：場景和道具，交代空間關係，別漏寫主體和環境的相對位置
- lighting：光源方向、軟硬、色溫，這個欄位單獨拎出來是因為它對成片質感影響最大
- camera：構圖比例、鏡頭角度、焦點位置，純技術引數，跟內容層分開寫
- negative（如果模型支援）：明確不要出現的元素，比如"不要額外的手指，不要背景雜物"
欄位之間的順序也有講究，跟介面引數一樣，核心引數在前，可選引數在後：先 subject，再 scene，再 lighting，最後 camera，負面項單獨放在結構最後，不要跟正向描述混在一起。
模板一：人像寫真類，完整欄位示例
style：膠片質感寫實攝影，顆粒感輕微
subject：一位穿工裝外套的女性，坐姿放鬆，視線望向鏡頭外側
scene：老舊工坊內部，背景有零散工具和齒輪裝置，營造機械感場景
lighting：單側窗光，硬光邊緣清晰，色溫中性偏冷
camera：半身構圖，淺景深，豎版4:5
這張工坊肖像就是按這套欄位拆出來的，場景道具和光線是分開交代的兩個欄位，沒有揉在一起寫，這類人像寫真需求把欄位拆清楚之後，返工率明顯更低。
模板二：電商靜物類，完整欄位示例
style：戲劇光影美食攝影，高對比
subject：一份布朗尼配香草冰淇淋，巧克力醬正在澆下
scene：深色木質檯面，背景虛化，無多餘道具
lighting：側逆光，突出巧克力醬的流動質感和光澤
camera：特寫構圖，方形1:1，聚焦在澆醬瞬間
這張美食靜物案例把"動作瞬間"單獨作為 subject 欄位的一部分交代清楚，澆醬的流動感才沒有拍成靜止的糊狀，電商產品類目下的靜物需求都適用這套欄位結構。
模板三：多檢視與手辦類，完整欄位示例
style：3D渲染質感，收藏級細節
subject：石塊拼裝的人形剪影雕塑，分層組裝痕跡清晰可見
scene：極簡展示臺，灰色背景無幹擾
lighting：頂光加兩側補光，突出材質紋理
camera：正面構圖，方形1:1，居中對稱
這尊剪影雕塑案例的分層組裝細節，是靠 subject 欄位裡明確寫出"分層痕跡清晰可見"這個要求保留下來的，不寫這句，模型大機率會把接縫抹平磨圓。
多檢視、雙人物對照這類需要"同一角色多個狀態"的需求，欄位設計上多加一條——明確交代每個分割槽各自的差異點，別指望模型自己判斷哪裡該變哪裡不該變。
這張真人卡通對照案例在提示詞裡單獨寫了一條"左側保持真實質感，右側轉為卡通渲染，服裝款式一致"，這條差異說明就是結構化寫法裡該單獨拎出來的一個欄位，創意腦洞分類裡這類雙聯對照需求不少。
哪些模型吃這套，哪些不吃
這套欄位化寫法不是所有模型通吃的。Nano Banana Pro 對結構化長提示詞的解析明顯更完整，欄位拆得越細，執行越準，前面幾個模板案例基本都出自這個模型；GPT Image 2 走的是另一條路線，它更擅長把整段結構化描述"翻譯"成對話式的連續修改，硬塞一整套欄位進去，效果不一定比直接說人話更好，具體差異可以看GPT Image 2 對比 Nano Banana Pro這篇實測對比；速度更快的Nano Banana介於兩者之間，欄位別拆太細，抓大放小效果更穩。
這套潮玩手辦網格案例是用 GPT Image 2 跑的結構化網格排版需求，欄位化寫法在這個模型上同樣能用，只是命中率不如前面幾個 Nano Banana Pro 的案例穩定，這也印證了"結構化寫法效果因模型而異"這條結論，不是隨便套用到哪個模型上都一樣好使。
欄位設計這套思路練熟之後，回頭看短句提示詞的萬能結構公式會發現兩者本質是一回事，只是結構化寫法把公式裡隱含的順序顯式地拆成了欄位，需求複雜到一定程度，拆欄位比堆句子更好維護。想看具體的權重控制怎麼跟欄位結合，可以參考提示詞權重一文；對話式修圖這條路線的完整講法在GPT Image 2 提示詞指南。首頁image.faxianai.com有完整案例庫，模型百科彙總了各模型的欄位適配情況，可以直接照著改。