详细介绍
工具简介
Generrated 是一个专注于 AI 图像生成领域的提示词参考与灵感获取网站，由开发者 @dvyio 创建。它的核心定位非常明确：为刚刚接触 DALL·E 2 或 DALL·E 3 的用户提供一个系统化的参考工具，帮助他们在面对空白提示词框时不再感到无从下手。正如官网所描述的那样，初次使用 DALL·E 2 或 DALL·E 3 时，很多人会感到有些不知所措，而 Generrated 正是为了解决这个痛点而诞生的。
与市面上大多数 AI 工具不同，Generrated 本身并不提供图像生成功能，它更像是一座精心整理的“提示词图书馆”或“视觉风格博物馆”。网站通过大量预先设计好的提示词，调用 OpenAI 的 DALL·E 2 和 DALL·E 3 模型批量生成图像，并将这些图像按照主题、艺术家风格、绘画类型等维度进行系统化展示。用户可以浏览这些图像，点击查看生成它们所使用的完整提示词，从而理解提示词设计中的微妙之处。
根据官网介绍，生成这些图像的过程既有趣又昂贵，但这段经历让创建者深刻体会到了提示词设计的精妙之处以及人工智能中存在的偏见问题。这也赋予了 Generrated 另一个重要价值：它不仅是一个实用工具，更是一个观察 AI 如何理解和再现人类艺术风格的窗口。通过对比不同艺术家风格下的同一主题，用户可以直观地感受到 AI 模型对艺术风格的理解能力和局限性。
主要功能
提示词与图像对照浏览
Generrated 最核心的功能是让用户点击任意一张图像，即可查看生成该图像所使用的完整提示词。这个功能看似简单，却极大地降低了学习门槛。用户不需要凭空猜测什么样的提示词能产生什么样的效果，而是可以直接看到“输入”与“输出”之间的对应关系。更重要的是，每张图像旁边还会展示同时生成的其他 3 张图像，让用户了解同一个提示词在不同随机种子下会产生怎样的变化。
主题与风格矩阵
网站采用了一个精心设计的矩阵结构来组织内容。横向维度是五个固定的主题场景：焦虑的具象化表达、宇航员、重力的发现、一匹马、凝视珠穆朗玛峰的人。纵向维度则是各种艺术风格，包括具体艺术家的风格（如 Leonid Afremov、Howard Arkley 等）以及绘画类型（如油画、水彩、喷绘等）。这种矩阵式的组织方式让用户可以方便地进行横向对比，观察同一种艺术风格如何诠释不同主题，或者同一个主题在不同风格下呈现出怎样的差异。
完整提示词页面
除了点击单张图像查看提示词外，用户还可以点击提示词文本，进入一个包含该提示词全部生成结果的页面。根据官网说明，每个提示词页面会展示 20 张图像，如果该提示词同时有 DALL·E 3 的生成结果，则会展示 40 张图像。这种批量展示的方式让用户可以全面了解一个提示词的表现力和多样性，观察同一提示词下所有图像共享的风格特征。这对于理解提示词中哪些关键词起到了决定性作用非常有帮助。
DALL·E 2 与 DALL·E 3 对比
Generrated 的创建者明确表示，随着时间的推移，计划添加更多 DALL·E 3 生成的图像，以便与对应的 DALL·E 2 版本进行对比。这意味着用户可以在同一个平台上直观地看到两代模型在理解能力、图像质量、风格还原度等方面的差异。对于关注 AI 图像生成技术发展的用户来说，这是一个非常有价值的观察维度。
艺术家风格探索
网站收录了大量具体艺术家的风格示例，例如 Leonid Afremov 的油画风格、Howard Arkley 的喷绘风格等。用户可以通过浏览这些页面，了解不同艺术家的风格特征如何被 AI 模型捕捉和再现。这对于想要在提示词中引用特定艺术家风格的用户来说，提供了直观的参考依据。
使用方法
使用 Generrated 非常简单，不需要注册账号，也不需要付费。具体操作步骤如下：
- 访问网站：打开浏览器访问 generrated.com，即可看到首页展示的图像矩阵。
- 浏览图像：首页以表格形式展示了不同主题和风格组合下的生成图像，用户可以自由滚动浏览。
- 查看提示词：点击任意一张感兴趣的图像，会弹出或跳转到该图像的详情，显示生成它所用的完整提示词，以及同时生成的其他 3 张图像。
- 查看完整集合：点击提示词文本，可以进入一个包含该提示词全部 20 张（或 40 张）生成图像的页面，全面了解该提示词的表现。
- 学习与借鉴：用户可以将这些提示词作为参考，在自己的 DALL·E 或其他 AI 绘画工具中使用，观察效果并进行调整。
产品优势
| 对比维度 | Generrated | 普通 AI 绘画工具 |
|---|---|---|
| 核心功能 | 提示词参考与灵感获取 | 图像生成 |
| 内容组织 | 按主题和风格系统化矩阵展示 | 无系统化组织 |
| 学习价值 | 可直观看到提示词与图像的对应关系 | 需要自己摸索 |
| 使用成本 | 免费浏览，无需注册 | 通常需要付费或注册 |
| 模型对比 | 支持 DALL·E 2 与 DALL·E 3 对比 | 通常只支持单一模型 |
应用场景
- AI 绘画初学者学习：刚接触 DALL·E 的用户可以通过浏览 Generrated 快速理解提示词的基本结构和写法。
- 提示词设计参考：有经验的用户可以在设计新提示词时参考 Generrated 中的案例，获取灵感。
- 艺术风格研究：对 AI 如何理解和再现艺术风格感兴趣的研究者，可以通过对比不同风格下的同一主题获得洞察。
- AI 偏见观察：创建者提到生成过程揭示了 AI 中的偏见，Generrated 可以作为观察 AI 偏见的素材库。
- 教学演示：教师或培训师可以使用 Generrated 作为教学工具，向学生展示提示词设计对生成结果的影响。
总结
Generrated 是一个定位独特、价值明确的 AI 工具。它不追求生成能力，而是专注于解决“不知道怎么写提示词”这个普遍痛点。通过系统化的图像矩阵和完整的提示词展示，它为用户提供了一个低门槛、高信息密度的学习平台。虽然网站目前的内容规模有限，且主要围绕 DALL·E 系列模型，但其组织思路和展示方式对于任何使用 AI 图像生成工具的用户都具有参考价值。
