免费AI提示词库推荐，生图+生视频提示词全免费，1万+条直接抄作业！

老路日常 — Thu, 22 Oct 2026 14:17:40 +0000

前几期老路分享了ComfyUI+Qwen Image 2.1 / Minimax H3 在低显存电脑上的配置教程，今天来分享几个老路的私藏，免费的AI提示词库，都是Github开源，大家拿去直接用。

老路也做了视频教程，还有一些小技巧的分享，老规矩，不喜欢看字的直接拉到最后看视频。

第一个：aiart.pics， 11571 条免费提示词

这是唯一一个中文原生的。维护者叫 Jermic，站是 aiart.pics，同步在 GitHub 上， CC BY 4.0 许可，商用只要署名即可。

老路觉得它最值钱的地方是分类粒度。别的库只分「摄影 / 插画 / 3D」这种大类，它一路细到「产品」「交通工具」「太空」「国风」「工艺」「节庆」。单是「产品」这一类就有 2080 条。

它主打的模型是 Gemini Nano Banana 系列（现在叫 Nano Banana Pro），也兼容 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion 的写法。每条都配实拍效果图，点进去能直接复制提示词原文。

下面是相同提示词ComfyUI生图效果，感觉蛮好，用的Qwen Image 2.1 越狱工作流

有个要注意的是，很多提示词都是json格式，ComfyUI里没法直接用，需要用其他AI工具来做个整理，例如下图这个提示词：

老路用ChatGPT来做提示词的整理，如下：

参考下面老路这个和ChatGPT的对话提示词，然后再把json格式的提示词跟贴在后面即可。

请帮我把以下生图提示词整理成为comfyUI+Qwen image 2.1 可以识别使用的提示词，不需要你生成图片，只需要整理提示词。

第二个：ZeroLu nano-banana，都是精编

Github：ZeroLu/awesome-nanobanana-pro，10360 星，MIT 许可。有着很清晰的条目分类，各种场景都有。

这个库不算大，70 条编号条目，但每条都是打磨过的完整场景，不是一句话敷衍。分 10 个章节，条数分布很不均匀：

章节	内容	条数
第 1 节	Photorealism & Aesthetics（真实感摄影）	17
第 2 节	Creative Experiments（创意实验）	30
第 3 节	Education & Knowledge（教育知识）	3
第 4 节	E-commerce & Virtual Studio（电商虚拟影棚）	4
其余 6 节	拼贴、文字、翻译等杂项	16

老路觉得它比 aiart.pics 强的地方：每条提示词都写清了完整参数结构（光线、镜头、肤质、反光、布料纤维这些细节词都写进去了），不是「一张高级感照片」这种空话。你要学提示词怎么写，抄它的结构比抄它的文案更有用。例子如下：

下面是相同提示词ComfyUI生图效果，依然是Qwen Image 2.1 越狱工作流，这张图的感觉老路很喜欢

小技巧，词库里的提示词很多都是英文的，可以让其他AI工具给转译成中文，更利于大家学习，当然如果用原生英文提示词效果更好，毕竟多数模型都是基于英文训练的。

第三个：awesome-seedance，也是和上面同一个大神分享的

ZeroLu/awesome-seedance，2.8K 星。

有多风格的案例供大家学习参考。

每个案例都配套了提示词，直接拿过来就能用

第四个：prompts.chat，可以本地部署的提示词库

https://github.com/f/prompts.chat，174K 星，超火的大热门项目。

他更给自己定义为一个提示词的自由社交平台

他本身就有自己部署好的项目 https://prompts.chat/，不仅仅是生图，生视频，而是一个全面的提示词库，已经收录了11个分类，2571个精品提示词，如下

大家可以根据分类来快速检索自己需要的提示词，如果你想做一些本地不出内网的提示词仓库，这个项目也很适合你直接部署。

怎么判断一个提示词库值不值得存

第一个问题：它最后一次更新是什么时候。

这条比 star 数重要得多。模型半年升一次代，提示词的写法就跟着变。一个 2025 年的「万能公式」丢进 2026 年的模型里，出来的东西往往又糊又假。

GitHub 上的库看 README 顶部的更新时间，或者直接看提交记录。网站型的看页面底部有没有版本号。

第二个问题：它给不给你看真图。

只放文字提示词、不放生成结果的库，八成是搬来的。你不知道这段话到底能不能出片，也不知道搬的人自己跑没跑过。

第三个问题：它的条目是分类整理的，还是流水账堆的。

流水账的库看着壮观，但你要找「产品图怎么拍」得从头翻到尾。分类的库能让你三步定位到要的东西。

aiart.pics 的分类细到 33 个，这就是花了功夫的证据。ZeroLu 只有 70 条，但分成 10 个章节，也是分类整理的。

拿到提示词之后怎么用

存下来不等于会用。老路说三个实际招法。

第一招，抄结构不抄文案。

英文库的提示词往往写得很长，逐字抄进中文模型会跑偏。拆开看它其实就四块：主体是什么、光线怎么打、镜头什么焦段、质感什么调性。你把这四块的骨架留下来，里面的具体内容换成自己的，出错率立刻降下来。

ZeroLu 那 70 条就是最好的教材，因为它每块都写全了，你可以拿一条当模板改。

第二招，先在免费额度里试，别烧钱。

这些提示词是为 Nano Banana Pro、Seedance 这些付费模型写的。想省成本，先在 Google AI Studio 的免费 Gemini 里试构图，觉得可以了再拿去正式出图。生图这块老路之前整理过 Qwen Image 2.1 turbo 本地部署，显卡够的话完全不用付 API 费。

要视频又不想装环境，Agnes 的免费多模态 API 文本图片视频都能调，走 API 就行。

第三招，把常用提示词存成自己的片段库。

几个提示词库加起来一万多条提示词，而你实际天天用的可能就十来条。挑出那十来条，改成本行业的版本，存在笔记软件里。这一步做完，你就有自己的库了，比收藏别人的强。

顺手提一句，老路自己的小工具站 toolmixr.com 上也放了些 AI 工具，有空可以翻翻。

常见问题

这些库要注册吗？

都不用。GitHub 上的三个直接打开就能看，aiart.pics 打开就能复制，连账号都不用建。

英文库看不懂怎么办？

提示词本身不用翻译。模型对英文提示词的理解比中文稳，这是训练数据决定的。你只需要看懂它在描述什么，把主体换掉就行，当然前面老路也说了，为了学习和更好的理解，你也可以翻译成中文去玩

提示词会过期吗？

会。模型一升级，老提示词的写法就可能失效。所以文末那句「最后更新」比 star 数更能说明问题，挑还在动的库。

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