在NovelAI里复现指定画风，本质上不是“抄一个画师名字”，而是把参考图给你的主观印象拆成可编辑的特征词，再让提示词和采样参数去逼近这些特征。你需要先确定参考图的线条、用色、光影和细节密度，用一组英文Tag把它们描述出来，然后通过固定种子和对比图逐步验证每次改动是否拉近了你和目标风格的距离。先提醒一点：NovelAI的模型底子决定了它只能逼近、不能完全复刻某个画师，而且不同模型和参数组合的倾向不同，因此本文提供的是识别、映射、调优的通用路线，不是一张图就能复现的神奇配方。
判断：成功复现画风的关键是把观感拆成线条、用色、光影、细节密度四个维度，再映射到NovelAI的提示词和参数。操作上建议每次只改一个变量，用固定种子和截图对比验证。适用场景：已有明确参考图、愿意做多轮对比的调优者。风险边界：模型不可控，无法做到完全一致，且需要结合具体出图效果调整。
拆解目标画风的视觉特征
先不要打开NovelAI。打开你的参考图，把它放大，在纸上或文本编辑器里写下你对四个维度的观察结果。每一个维度都只写可被旁人复现的客观描述，不写“好看”“有感觉”这类主观词。
- 线条：是粗还是细？是光滑还是有手绘颤抖感？线条用来勾描轮廓还是只用于暗部？比如“细线且连续”“粗线且有顿挫”“没有明显描边”。
- 用色：主色调是冷还是暖？饱和度整体偏高还是偏低？颜色数量是丰富还是极少？同一种色相有没有明显明度变化？比如“暖色、低饱和、大面积为米色与棕褐色”。
- 光影：光线是柔和渐变还是硬明交界？是否有明显的轮廓光？暗部是发灰还是发黑？比如“阴天柔光，阴影边缘模糊，无强高光”。
- 细节密度：背景是复杂场景还是留白？人物的装饰、饰品多不多？毛发是根根分明还是一团色块？比如“背景有大量盆栽和书本，服装纹理细致但皮肤阴影简洁”。
把这些观察写成一个“特征清单”，每个维度至少写一条。这份清单就是你后面写提示词的原材料。
将特征翻译成NovelAI提示词元素
NovelAI主要识别英文标签，所以要把上面清单翻译成明确的Tag。未必每个特征都直接有对应词，但大部分可以组合出来。下面是一组常见映射，供你开头使用。
线条元素：
- thin lineart / thick outline / no outline
- sketchy lines / clean lines
- lineart only（纯线稿）
用色元素：
- warm colors / cool colors
- muted colors / pastel colors / vivid colors
- limited palette / color contrast
- flat colors / cel shading（赛璐璐）
光影元素：
- soft lighting / hard lighting
- ambient occlusion / rim light
- dramatic shadows / gentle shadows
细节元素：
- detailed background / simple background
- detailed eyes / simple eyes
- intricate clothing / simple design除了这些，NovelAI也支持一些风格性词，如“watercolor”（水彩）、“oil painting”（油画）、“pencil sketch”（铅笔素描）、“厚涂” 在英文标签中通常用“impasto”或直接加“painterly”。你可以先用自己想到的，再慢慢试。
把特征清单逐条翻译后，组织成一段提示词。例如：目标画风是“细线、暖色调、柔和光影、背景简单”，你的提示词可以写成：thin lineart, warm colors, muted colors, soft lighting, simple background, painterly。负面提示词也可以反向放一些，比如“hard lighting, high contrast”等，但不要堆太多。
提示词字典示例
为了更实用，建议你做一个“特征->Tag”的对照表，以后遇到同类型画风直接用。示例格式如下：
特征描述 推荐Tag（可添加权重）
细线 thin lineart
无描边 no outline
暖色调 warm colors
低饱和 muted colors
柔和光影 soft lighting
高对比阴影 hard shadows
平涂 flat colors
厚涂块面 painterly, broad strokes
丰富背景 detailed background
留白背景 minimalism, white background注意，每个Tag在NovelAI中的权重可以调整，但第一步先不加权重，以自然词语试出基础效果。
设置风格强度与采样参数
提示词决定你画什么，采样参数决定模型如何走这条路。NovelAI的每个模型版本对相同参数的响应都不完全一样，所以这里只给通用调节顺序，不写死数值。
Step（步数）：步数越多，一般越接近模型收敛状态，但过多可能增加多余的细节或让画面变脏。如果出图很粗糙，可以先增加步数；如果画面细节已经很多但风格不明显，不必急着加步数。
CFG（无分类引导强度）：CFG越高，模型越严格地追随提示词，但容易出现色彩过饱和、明暗断裂或瑕疵；CFG越低，画面越自由，但可能丢失你想要的tag。想突出风格时，可以先把CFG调高一点看tag是否有被采纳，再逐步降下来找质量平衡点。
调节顺序建议：
- 先固定一个基础参数，比如CFG在6-8之间、步数在20-30之间。
- 加入你整理好的提示词，不加权重，生成图。
- 只看画风是否被体现：如果完全不追随，先提高CFG（每次+0.5）；如果追随但画面有伪影，降低CFG。
- 再根据画面锐度或细腻程度调整步数（每次±5）。
- 最后再考虑给关键Tag加权（如
(lineart:1.2)）这一步通常最后做，因为权重会连带影响其他特征。
注意，风格强度不完全由参数控制。有时候在提示词里加“in the style of XXX”并不一定有效，因为模型未必认识那个画师。不如直接用特征词。
用固定种子和对比图验证贴近度
调优过程中最怕的就是看着好看，但不知道哪个改动起了作用。固定种子是必要的。在NovelAI中把Seed固定为一个值（比如12345），每轮只改一个变量，然后保存生成图。
操作流程：
- 打开参考图和上次生成图，并排放在同一屏。
- 修改一个变量，例如把CFG从6.0改成7.0，提示词不变，种子不变，采样器不变。
- 生成后，把新图和参考图并排，写下变化：色彩是否更接近？线条是否更清晰？细节增减是否合理？
- 如果这次改动有效，保留新设置；如果无效甚至偏离，回退到上一版本。
给每一次修改做一个记录表。下面是一个可复制的模板（建议存成表格或Markdown文件）：
| 轮次 | 修改内容（提示词/参数） | Seed | Steps | CFG | 采样器 | 结果描述 | 是否保留 | 下一步 |
|------|-------------------------|------|-------|-----|--------|------------|---------|--------|
| 1 | 初始提示词 | 12345| 28 | 7.0 | Euler | 有线稿感但颜色偏冷 | 保留提示词 | 尝试加warm colors |
| 2 | + warm colors | 12345| 28 | 7.0 | Euler | 颜色变暖但背景变杂 | 保留加词 | 减CFG到6.5 |
| ... | | | | | | | |
保存每次生成的图片，文件名用“轮次+关键修改”命名，例如“02 加warm colors.png”，这样避免后期混淆。贴近度可以用主观打分，但不要只打分。写清楚哪里像、哪里不像。例如“柔软的光影接近了，但线条还是偏粗”。这种描述才能指导下一步修改。
沉淀个人画风调优模板
当你把某个画风调到“自己觉得比较接近”的状态后，不要只是关掉页面。把这次调优收藏成模板，方便以后复现或微调。
模板至少包含以下字段：
- 画风名称或来源（例如“某画师的水彩风”“作品集里的厚涂风格”）。
- 最终提示词（正面）和负面提示词。
- 参数快照：Seed、Steps、CFG、Sampler、Resolution、Model版本或Swiper。
- 关键备注：哪些Tag对画风影响最大，哪些参数改变后容易破坏效果，有没有遇到模型负面症状。
举个例子：
画风名称：柔和暖色细线风
正面提示词：
thin lineart, warm colors, muted colors, soft lighting, simple background, painterly
负面提示词：
hard lighting, thick outline, high contrast
参数快照：
Seed: 12345
Steps: 28
CFG: 6.5
Sampler: Euler
Resolution: 832x1216
Model: Standard
备注：
- 对画风影响最大的是 warm colors 和 soft lighting。
- CFG超过7.5时出现明显色块，不宜再高。
- 换成餐巾纸纹理标签无效，别加。注意，同一个画风在不同种子下效果可能不同。建议用2-3个不同种子测试模板提示词，如果都能稳定出类似效果，才说明这个模板是可靠的。如果一个种子像、其他种子不像，说明提示词还没能抓住画风的本质，需要继续回到第一、二步重新观察特征。