Craiyon 的生成效果对英文关键词更敏感，用中文写提示词时，模型会先做一次内部翻译，但结果往往偏离原意。与其提交完整中文句子，不如先把描述转成几个有视觉指向的英文关键词，再按固定顺序组合。关键词组合方式的好处是可控：能知道哪个词影响了画面，也能比较不同词的差异。

把中文描述转成 Craiyon 英文提示词时，核心动作是“拆句成词、换词为像、排序成块”。先拆出主体、场景、动作，再把抽象词换成具体视觉名词，最后按“主体+场景+风格”拼成短语。每次生成后保留成功提示词。边界在于：不同版本模型对词序和同义词的敏感度不同，需要结合当次生成结果微调。

把中文短句拆成主谓宾关键词

Craiyon 不适合直接读取完整长句。中文里的“一只在森林里的红色狐狸”，逐字翻译成 “a red fox which is in the forest”，提示词长且重点模糊。拆句时先找主体，再找场景，最后找动作或状态。

示例：“一只在森林里的红色狐狸”拆分结果是 red fox, forest，颜色并入主体，场景用单个名词。“一个坐在咖啡馆窗边看书的女孩”拆成 girl reading book, cafe window，不需要翻成定语从句。动作词尽量用现在分词，比如 reading、sitting；只保留能看见的元素；关键词之间用逗号分隔，不要加 and。

用视觉名词替代抽象形容词

中文里“神秘的森林”这类描述，模型无法直接渲染“神秘”，只能靠画面元素暗示。转换时把抽象形容词换成具体的视觉名词或可见氛围。常用的对应关系如下：

表里的英文词可以直接替换原句中的抽象词。比如“神秘的森林”换成 misty forest, moonlight。如果替换后结果没有变好，再换表里其他词。找不到准确视觉词时，可以先保留一个简单抽象词（如 cozy），看到画面后再用 candle、fireplace 这类具体名词替换。

按英文图像生成习惯调整语序

Craiyon 通常优先处理提示词前几个词。把中文习惯的“场景+主体”顺序换成“主体+场景+风格”，能让结果更聚焦。顺序规则：主体词在前，场景词跟随，光线/时间词接着放，风格词在末尾。

示例：“清晨阳光下的森林里有一只鹿” 转换时改为 deer, misty forest, morning sunlight, photorealistic。如果写成 forest, deer, morning sunlight，森林可能成为主画面，鹿变小或被忽略。人物提示词同理：woman, cafe window, rainy day, oil painting 比 rainy cafe, woman, oil painting 更聚焦人物。这个偏好不是固定公式，建议同一组词调整顺序后对比一次。

遇到生成不佳时替换同义词

关键词拆好、顺序也调整到位后，模型仍可能对某个英文词“无感”。这时不要整句重写，而是做同义词替换测试：固定其他词，只替换一个中心名词，连续生成两张对比，保留更贴近需求的那个词。

1. 写提示词，例如 small dog, grass。
2. 把 small dog 换成 puppy，其他不变，生成第二张。
3. 对比形状、气质和细节，留下更像的那一版。
4. 如果都不行，换更大范围的同类词，比如 dog 换成 fox。

常见可替换方向：forest/woods、girl/woman、beautiful/gorgeous、cute/adorable。如果出现频率低的词（如 literary、ethereal），建议换成 fairytale、dreamy 这类视觉同义短语。颜色和数字等精确信息不适合用同义词替换，画面颜色变了通常是生成随机性，可重新提交几次。

建立自己的中英提示词对照库

频繁转换时，每次重新翻译很耗时。把成功案例沉淀成一张对照表，能降低重复翻译成本。表格模板如下：

“生成备注”记录当次观察到的特征，例如“背景细节丰富”“主体比例偏小”“颜色偏暖”，用来判断哪个词更适合下一轮生成。填写时，直译词写最初想到的英文翻译，最终提示词是拆分、换词、排序后的版本。下次遇到类似描述，先搜索中文原文，再复制最终提示词局部修改。