DALL·E 简介
DALL·E 是 OpenAI 开发的 文本生成图像（text-to-image） 模型。根据 Wikipedia 资料，DALL·E 3 是当前稳定版本。
#核心定位
- 文本生成图像：通过自然语言描述生成图像
- 由 OpenAI 开发：与 OpenAI 生态工具保持一致
#典型场景
| 场景 | 目标 | 推荐做法 |
|---|---|---|
| 概念图 | 快速出方向 | 多次生成筛选 |
| 广告素材 | 视觉统一 | 固定风格关键词 |
| 图像改图 | 局部调整 | 明确修改区域 |
#Prompt 模板（生成）
生成一张[主题]的图像，风格为[风格]，画面包含[元素]，色调[色调]，用途[用途]。
#使用建议
- 指定用途（广告/封面/教程）能提升输出可用性
- 用“风格 + 光线 + 构图”三段式描述更稳定
#官方资源
- Wikipedia（DALL·E）：https://en.wikipedia.org/wiki/DALL-E↗
- OpenAI 官网（可能需要可访问环境）：https://openai.com/dall-e-3↗
#下一步
#延伸解读
本章节适用于 DALL·E 的「DALL·E 简介」环节。实际生产中，这一环节的关键是可控性与复用性。建议先建立一份可复制的模板（目标、场景、风格、输出规格），每次只改一个变量，这样能明确结果变化的原因。若输出不稳定，优先检查主体描述是否清晰、保留元素是否明确、比例是否匹配用途。对于需要对外投放的内容，建议保留原始素材与版本号，记录有效提示词与参数，并建立“示例对照图”。团队协作时可把模板沉淀到文档或素材库，形成可复用的 SOP。
#实战示例
场景：为品牌活动制作一条可投放的内容素材（海报/短视频/文案）。步骤：先用简短 Prompt 生成 3 个方向，挑一个方向作为主线，然后加入风格、色调、镜头、比例等约束，再做 2-3 次迭代把主体与背景稳定下来，最后输出符合投放比例的版本。如果是视频类内容，建议拆成 3-5 秒的镜头段落分别生成，再统一调色与剪辑。如果是文案类内容，先生成结构大纲，再逐段扩写并校对事实与品牌语气。
#常见问题与解决
- 输出不稳定：减少变量，一次只改一个因素。
- 风格漂移：固定风格关键词与色板，必要时使用参考图。
- 细节错误：在 Prompt 中明确保留元素并加入否定说明。
- 比例不匹配：先确定用途与平台，再设定输出比例。
#复盘模板
- 本次目标：
- 使用的 Prompt：
- 结果评估：
- 下一次优化点：
