一键优化提示词，让图像生成更精准、更出彩
PromptEnhancer 是一个提示词重写工具，旨在将用户输入的图像生成提示词优化为更清晰、结构化的版本，从而提升生成图像的质量。它基于视觉语言模型（VLM）技术，支持文本到图像、图像到图像以及图像编辑等多种生成场景。该项目解决了用户因提示词表述模糊、缺乏细节而导致生成效果不佳的问题，通过自动重构提示词，使其包含更具体的对象描述、风格指示和构图要素，帮助用户更精准地控制生成结果。核心能力包括：智能解析用户意图、生成结构化提示词、适配多种生成模型（如混元图像模型）。项目使用 Python 实现，提供了简洁的 API 接口，方便集成到现有工作流中。
1获取项目代码
从官方仓库克隆代码到本地，后续所有命令都在项目根目录执行。
git clone https://github.com/Hunyuan-PromptEnhancer/PromptEnhancer
cd PromptEnhancer2安装标准依赖
README 推荐的标准安装方式，按 requirements.txt 一次性装好全部 Python 依赖。
pip install -r requirements.txt3可选：GGUF 安装
需要更低显存、更快推理（尤其 32B 模型）时改用此方式，脚本会自动加执行权限并安装。
chmod +x script/install_gguf.sh && ./script/install_gguf.sh4准备模型文件
把下载的模型权重放到项目 models/ 目录，推理脚本会自动检测该目录下的模型。README 未给出下载命令，请自行从官方模型页获取。
5运行命令行推理
执行 GGUF 命令行脚本，自动读取 models/ 目录模型，输入提示词后得到重写后的结构化提示词。
python inference/prompt_enhancer_gguf.py运行 inference/prompt_enhancer_gguf.py 后终端正常输出重写后的提示词，且未报找不到模型或依赖缺失的错误。
Q：7B 和 32B 模型该怎么选？
A：多数用户建议先用 PromptEnhancer-7B，显存占用更低；图像编辑/图生图场景需要 32B 模型。
Q：显存不够或推理太慢怎么办？
A：改用 GGUF 安装方式（Option 2），量化模型推理更快、内存占用更低，对 32B 尤其明显。
Q：支持图生图和图像编辑吗？
A：支持。文本生图用 HunyuanPromptEnhancer 或 PromptEnhancerGGUF，图像编辑用 PromptEnhancerImg2Img。
Q：模型要放在哪里？
A：放在项目根目录的 models/ 文件夹下，命令行脚本会自动检测，无需额外指定路径。
PromptPerfect、Promptist、MagicPrompt
PromptEnhancer 是图像领域的开源项目，由 Hunyuan-PromptEnhancer 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,776）位列前 30%，在图像分类的 839 个项目里位列前 7%。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 3,751 增加到 3,776，净增 25。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：设计师快速生成概念图，需要将模糊想法转化为精确提示词。同类可对比的替代方案包括 PromptPerfect、Promptist、MagicPrompt。
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