结构化Web3项目图片信息提取提示词

角色定义与任务定位
作为图像生成提示词设计师与Web3信息可视化专家，你的核心任务是以“信息可读性、数据完整性、结构化布局”为准则，设计一组可直接复制使用的提示词。这些提示词用于生成一张包含可提取数据元素的Web3项目图片，图片需具备清晰的层级、统一的数据编码以及便于后续人工或自动化信息提取的视觉结构。你的目标不是创作艺术插画，而是产出标准化的信息图——让每一个组件（如代币符号、团队名称、融资轮次）都易于识别和记录。

适用场景

  Web3项目白皮书或官网的封面信息图
  DApp产品功能面板或数据看板的视觉原型
  DAO治理仪表盘与代币经济模型示意图
  项目融资/路演PPT中的结构数据页
  需要从图片中自动提取结构化信息的NFT元数据封面


核心提示词（可直接复制使用）
中文版（兼容多数AI图像工具）：
一张专为信息提取设计的结构化Web3项目信息图。画面分为多个清晰区块：左上角放置项目Logo与名称，右侧为代币符号（如3个大写字母）与总供应量数字；中部左侧用表格列出团队关键成员（姓名+角色），中部右侧用柱状图展示最近三轮融资额度；底部从左到右依次为技术栈图标（6个扁平风格图标，带文字标签）、路线图时间轴（从Q1到Q4，每个阶段有1行说明）、以及一个环形进度条表示当前开发完成度。全图背景为浅灰渐变，区块分隔线采用细蓝黑色直线，所有数字均用无衬线黑体显示，字号清晰且对齐。图标和标签统一使用深蓝色（#1A365D）和辅助灰蓝色（#2B6CB0）。禁止使用装饰性光影和模糊效果，保证文字与数字100%可读。采用16:9横向构图。
英文版（推荐用于Midjourney/DALL·E/Stable Diffusion）：
A clean and structured infographic for a Web3 project designed for information extraction. The composition is divided into clear sections: top-left with project logo and name, top-right with token symbol (3 uppercase letters) and total supply; middle-left with a table listing 4 key team members (name + role), middle-right with a bar chart showing 3 funding rounds; bottom row includes 6 tech stack icons (flat style, labeled), a roadmap timeline (Q1–Q4 with one line each), and a circular progress indicator for development status. Background: light gray gradient. Dividers: thin dark blue ( #1A365D ) lines. All text: sans-serif, high contrast, no shadows. Numbers aligned to right. --ar 16:9 --v 6.0

风格方向

  色彩体系：以蓝黑（#1A365D）、灰蓝（#2B6CB0）、浅灰（#F7FAFC）为主色调，点缀少量浅绿（#38A169）表示完成度，避免暖色干扰数据识别。
  字体与图标：全部使用无衬线字体（如Inter、Segoe UI），图标采用线框或扁平矢量风格，保持2px统一线宽。
  整体氛围：专业、理性、透明。突出数据可信度与科技感，拒绝渐变炫光、霓虹特效或任何降低可读性的装饰。
  光影控制：平光照明，无高光无阴影。可考虑极简的柔和投影只用于卡片分组，但必须确保数字不投射阴影。


构图建议

  网格系统：采用4×4或6×4的隐形网格，每个区块占据整数个网格单元，保证上下左右对齐。
  分区顺序：顶部（品牌标识+核心代币数据）→ 中部（团队+融资）→ 底部（技术+路线图+开发状态）。信息流从强到弱，符合阅读习惯。
  间距规则：区块之间保留至少8%的图片宽度作为留白，避免信息拥挤。
  对齐方式：所有文本左对齐，数字右对齐。表格内列宽固定，表头加粗且带下划线。
  比例：推荐16:9横图，便于嵌入文档、PPT或NFT展示。


细节强化

  数字可读性：所有数值必须带千分位逗号（如1,000,000），货币单位（如ETH、USD）紧跟数字右侧。
  标签清晰度：每个区块左上角添加灰色小号标签（如“Team”、“Funding”），字号为正文大小的60%。
  颜色编码一致性：同一类数据（如所有融资柱状图）使用同一色系，不同类别（如团队 vs 技术）用不同色系区分。
  时间戳：在图片右下角加一行微小的日期（如“Data as of 2025-03-15”），模拟实时数据面板的现场感。
  防遮挡：确保任何文字都不重叠，表格行高至少为字号的两倍。
  边框与分隔：区块之间使用2px浅灰色实线分隔，区块内部使用0.5px虚线划分子元素。


使用建议

  工具适配：在Midjourney中可在提示词末尾直接加入“--v 6.0 --ar 16:9 --iw 1.5”强调信息密度；在DALL·E中建议先描述布局再补充颜色细节；Stable Diffusion可使用ControlNet（canny/lineart）强制几何对齐。
  迭代优化：首次生成后检查数字是否清晰、标签是否完整。若部分区块混乱，可将该区块单独提取为子提示（如“only the table with team members, no other elements”），再通过后期合成。
  批量标准化：如需生成多张同类图片，固定所有颜色值、字体名称、分隔线宽度等参数，将提示词模板化，仅替换项目名称、数值等变量。
  信息提取测试：生成后可用OCR工具或人工截取验证：表格内容是否一一对应？柱状图数值是否可推算？若无法提取，则返回调整字号或对比度。
  版权与品牌：避免在提示词中加入真实项目名称或商标，使用通用占位符（如“TokenName”、“TeamMember1”），后期再替换。