AI 创作工作台 — 对话 · 文生图 · TTS 实战文档

文档概览

ForgeEcho 是一套 多模型 AI 创作工作台：AI 对话做提示词工程与构思，AI 生图（Nano Banana 2）做文生图与参考图编辑，AI 语音做 TTS 口播。2026 创作栈把对话 → 生图 → 配音放在同一积分体系里，电商主图与社媒批量可走同一条流水线，而不必在三个工具间来回导出。

与「单次 prompt 碰运气」不同，这里的思路更接近 Plan → Evaluate → Improve：先在对话里把意图写清楚，生成后对照清单打分，再把优胜版本沉淀进提示词库——适合需要稳定出图、批量测款或长期维护品牌视觉的团队。

适合谁阅读

• 自媒体创作者：TikTok、Instagram Reels、播客、YouTube Shorts 日常更新
• 电商运营：主图、详情页、广告投放素材的快速优化与批量出图
• 品牌营销：配音广告、活动海报、统一调性的视觉 campaign
• 希望提示词真正提升产出质量的人——而不只是写更长的描述

你能学到什么

建议阅读顺序

1. AI 对话功能使用方法 — 先掌握对话与提示词撰写
2. 先优化提示词再生成 — 建立五步流水线习惯
3. 根据当前项目，选择下方对应场景教程

各教程如何衔接

所有场景教程都基于同一套底层流程：在 AI 对话 中起草（每条回复 0.5 积分）→ 提示词或脚本足够具体后进入 AI 生图（1K/2K/4K 分别 3/4/8 积分）或 AI 语音（每 500 字符 1 积分）→ 每次只改一个变量迭代。优化后的提示词会自动保存到控制台 提示词库，方便批量复用。

如果你是第一次使用生成式工具，建议从 先优化提示词再生成 开始——它解释了为什么「好看的商品图」这类模糊描述会翻车，以及结构化指令如何提升 Nano Banana 2 等推理型模型的稳定度。

模型与工作台速览

2026 多模型创作栈的分工很明确：对话做提示词工程，Nano Banana 2 做文生图，TTS 做配音。对话模型（Gemini 系列）与生图模型（Nano Banana 2 家族）角色不同——前者擅长理解与改写，后者擅长像素级执行。混用角色往往比按流水线走更费积分。

30 分钟快速上手

若你只有半小时，按这条最小路径跑通一次完整闭环：

1. 打开 AI 对话教程，用示例请求生成一条结构化生图 prompt（约 5 分钟）
2. 复制 prompt 到 AI 生图，选 nano-banana-fast + 1K 出 2 张对比（约 10 分钟）
3. 用 先优化再生成 里的清单打分，只改一个变量再生成 1 张（约 10 分钟）
4. 把 winning prompt 存入提示词库，标注画幅与模型（约 5 分钟）

跑通一次后，再按下方卡片进入与你业务最接近的场景教程——电商、人像、海报或社媒批量。

按交付物选教程

模型选型速查

对话负责理解意图，生图负责渲染像素。新场景建议至少一轮对话再消耗生图积分。

出图翻车怎么办（快速诊断）

完整评分清单见 先优化再生成。