這是一個非常有趣也很常見的現象，尤其是在使用 AI 影像生成模型時常會遇到。簡單來說，提示詞越少有時反而能產生更好看的圖片，主要原因包括以下幾點：
1. 過多提示會讓模型「分心」或產生衝突。每個提示詞（prompt）都會導向特定的視覺風格、構圖、光線、表情、場景……等。如果你加入太多形容詞或要求，模型有時會「不知道該聽誰的」，導致結果變得混亂、不協調，甚至畫面看起來過度複雜或缺乏焦點。
2. 模型內建的「潛在美學偏好」能自由發揮。當提示詞很簡單、留有彈性時，模型會根據它的大量訓練資料，選擇一個內建認為「美」或「合理」的構圖或風格。這反而會導向更自然、平衡的作品。
就像請一位專業攝影師：「幫我拍一張漂亮的人像」，他會自由發揮構圖與光影技巧；但如果你硬要他「水平分割畫面、強烈背光、紅綠藍配色、主體看左邊」，他反而難以做出好照片。
3. 減少「過擬合」的風險。在 AI 模型中，過多的指令會限制創意的發揮，造成模型僅在狹窄的路徑內探索，反而容易產生千篇一律或不自然的結果。而少量的提示詞能讓模型在概念空間中有更大的自由度，探索更創意或平衡的視覺解法。
4. 語意過度疊加導致的「語意混濁」。語言模型在處理複雜語句時會試圖建立語意圖（semantic graph），太多詞彙堆疊會導致主題不明確，或元素難以融合，讓圖像變得不夠「清楚」或「協調」。
5. 預設值其實已經「很好」。很多模型本身就有很強的預設樣式（如鏡頭語言、光線風格、人體比例），如果你沒有加干擾詞，它就會生成最「穩定」或「預期中好看的」圖像。越加提示詞，反而可能「打破」它的平衡。
因此，建議您:
- 先用簡單提示找出「好看的基礎構圖」
- 再逐步加入形容詞或調整語氣（如 vibrant, in the style of..., soft lighting）
- 每加一組詞就測試一次，看是否變更好或變差
- 使用 negative prompt（反向提示）來限制不想要的元素，會比正向堆詞更有效
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