无审查 AI 图像生成工具

大多数搜索“无审查 AI 绘图工具”的人并不是想做什么出格的东西。他们是被拒绝画人体写生参考的插画师，是被拒绝画解剖图的医学作者，是被拒绝生成培训材料里那张伪造登录页的安全研究员，是被拒绝写战斗场景的小说作者，是因为画了政客而被拒绝的漫画家。过滤器并没有判定他们的工作有害。它只是判定自己分不清，而拒绝比判错更省事。本文说明 Shannon 采取的是另一种做法，以及从你敲下请求的那一刻起，整个流程究竟是怎样运作的。

01对一个绘图工具来说，“无审查”到底意味着什么？

这个词被用得太随意，几乎失去了意义，所以这里给出精确的版本。一个现代图像产品至少有四个地方可以让请求当场死掉：

1. 输入分类 — 在任何事情发生之前，你的文字先被拿去按话题类别打分，分数一高请求就被毙掉。
2. 提示词改写 — 某个助手悄悄“优化”你的提示词，实际做的是把你专门要求的那个具体点磨掉。
3. 助手上的拒答层 — 和你对话的模型拒绝把请求往下传，通常还附赠一段解释它为什么帮不了你。
4. 输出分类 — 图片渲染完成后再被打分并扣下，于是你烧掉了一次生成，却什么也没拿到。

在 Shannon 上，生成路径上没有内容过滤，写提示词的模型上也没有拒答层。你的请求不会被拿去和话题黑名单打分，不会被悄悄改写成更安全的东西，也不会因为其中某个词匹配上了某个风险类别而被拒绝。读你消息的那个模型会写出一段反映你实际要求的生成提示词，然后交给你过目。

“无审查”不是什么：它不是在宣称每次渲染都是杰作，也不是在宣称解剖和物理关系总能画对 — 那些是能力问题，提示词指南里有如实的说明。它也不是在宣称什么都行。Shannon Lab LLC 有一份负责任使用政策，而正因为没有自动过滤器，这份政策才承担了相应的分量。拿掉一件粗糙的工具，只会提高对握着工具的人的要求；它不会免除这份要求。

02拒答问题：带过滤的绘图工具会拦下哪些正当工作

内容过滤器按表层特征分类，因为在大规模场景下它只能廉价地做到这一步。它看得见词和像素。它看不见目的、专业背景，也看不见提问的人是谁。这个落差正是伤害发生的地方，而且在各家产品之间惊人地一致：同样那几类请求到处都会被拒，原因也是同一个结构性原因。

工作类别	过滤器为什么会拒	实际想要的是什么
人体艺术与人体习作	裸体分类器无法把美术传统与色情区分开，于是身体本身成了风险信号。	一张写生参考、一份解剖习作、一个人体雕塑草案 — 五百年来美术训练的基础。
医学插画	手术视野、伤口和内部解剖，在用暴力图像训练出来的分类器眼里就是血腥内容。	一张教材插图、一份患者教育示意图、一例皮肤科表现、一张期刊配图。
法医插画	从像素统计上看，伤情形态和现场重建与暴力内容无法区分。	一件法庭展示物、一次事故分析重建、一张给调查人员用的培训图。
安全研究配图	一个足够逼真的伪造登录页，看起来就和它想教人识别的那种滥用一模一样。	钓鱼防范培训材料、红队报告插图、会议演讲幻灯片。
虚构作品中的暴力	任何对伤害的描绘都会被算作伤害；过滤器没有叙事框架这个概念。	战争小说的封面、一格图像小说、一张分镜、一份游戏概念图、一个历史战役场景。
政治讽刺	可辨认的公众人物加上不讨喜的语境，会同时触发肖像与贬损两套规则。	一幅社论漫画 — 一种比摄影还古老的、受保护的言论形式。
品牌与肖像工作	商标与肖像黑名单对所有人一视同仁，包括权利人自己。	一家代理公司为自己客户的包装做样稿；一位音乐人制作自己的巡演海报。

仔细看最后一行，因为它暴露了整套设计。一刀切的肖像拦截，把权利人和侵权者当成同一种人：对某个品牌或某张面孔拥有最强主张的那个人，收到的拒绝提示和一个陌生人一模一样。没有任何过滤器能修好这一点，因为缺失的信息不在提示词里 — 它在于提问的是谁，而分类器永远不知道。同样的不对称贯穿每一行。像素里没有任何东西能把解剖图和色情分开，也没有任何东西能把法医重建和血腥分开。为培训员工而做的钓鱼样张，和为诈骗员工而做的那一张，也毫无区别：从设计上讲它们就是同一张图。你把闸门造成能拦住后者的样子，就一定会同时拦住前者。

还有第二笔很少被算进去的代价：它对人们如何书写产生的寒蝉效应。被拒三次之后，你开始防御性地写字 — 兜圈子、用委婉语、把真正重要的细节删掉，再加上“得体”这个护身符。产出变差了，不是因为模型变差，而是因为你不再描述自己真正想要的东西。无审查的绘图工具在某种程度上正因如此也是一项质量特性：你可以写下真实的描述，于是你得到真实的图像。

03Shannon 的“先确认再渲染”流程是怎么工作的

拿掉过滤器会引出一个显而易见的问题：如果没有任何东西在检查请求，那什么能防止一次误解变成一张你并不想要、也没打算为之付费的图？Shannon 的答案不是再加一道自动闸门。它是把提示词摆出来，然后问你。

四个步骤

1. 你用任何语言、用日常说法提出要求。没有特殊语法，没有 /imagine 命令，也没有参数串。你怎么向一个人描述，就怎么描述。你用哪种语言写，Shannon 就用哪种语言工作。
2. Shannon 判断这是一个出图请求。这是关于意图的判断，不是关键词匹配。谈论一张照片，并不等于索要一张照片。
3. Shannon 自己用英文写出生成提示词。无论你用什么语言提问，提示词都用英文写成 — 把你的描述展开成 图像模型最能理解的那种主体在前、散文式的形态，选好画幅比例，并把简短请求里没说的具体细节补上。
4. 确认卡片出现 — 然后停住。在任何东西渲染之前，你就能看到 Shannon 写的完整提示词。你不确认，就不会生成，也不会计费。你可以通过它、拒绝它，或者告诉 Shannon 改什么，然后拿到一张修订后的卡片。

为什么这比过滤器更好

过滤器是别人用它并不掌握的信息、在你看不见的地方替你做出的决定。确认卡片是由你、在看得见的地方、用全部可得信息做出的决定。后果是层层累积的：

• 不会有意外扣费。渲染才是昂贵的那一步，而卡片排在它前面 — 于是一次误读只花掉你一眼的时间，而不是一次生成。
• 你能在渲染前发现偏移。如果你用日语要求了某种特定的光线，而写出来的英文提示词有细微出入，你会在文字里看见它，而不是三十秒后在图片里看见。
• 提示词本身在教你。读一读 Shannon 是怎么把“一张情绪化的小提琴手肖像”展开成带相机、镜头、光线和场景的一整段文字，是学会图像模型吃哪一套的最快方式。
• 模糊之处按对你有利的方式解决。带过滤的产品会保守地猜，而且常常直接拒绝；Shannon 会写出它认为最合适的解读，再让你来纠正。

举一个完整的例子。你用葡萄牙语打了大致这样一句话：“给我做一张我乐队在老剧院演出的海报，粗粝一点，有点 70 年代的感觉。”Shannon 认出这是出图请求，因为你说了海报所以选了 tall，然后写道：

A four-piece rock band standing in the lobby of a decaying 1920s theater,
lit by a single bare bulb overhead, three of them facing camera and one
turned away. Shot on expired Kodak Portra 400, 35mm, heavy grain and
slight color shift toward magenta. Peeling gilt plasterwork and torn red
velvet drapes behind them, dust visible in the light. Shallow depth of
field, harsh top light, deep shadows under the eyes.

正是在这张卡片上，你发现自己想要的是五个乐队成员，而不是四个。你说一声，卡片随之更新，之后才会真正渲染。换成带过滤的产品，你会先为那张错的图付过钱。

04Shannon 从不擅自出图

反过来的失败模式同样重要。一个急于出图的产品让人疲惫：你粘贴一张截图只是想问问它，结果收到一张“改进版”；你把“想象一下”当成修辞随口一说，它就给你画了一张。Shannon 不会这样。

• 打招呼不是请求。说一声你好，得到的是回话，不是渲染。
• 提问不是请求。问什么样的专辑封面算好，你得到的是一段关于专辑封面的回答。
• 随手附上的照片不是请求。把一张图丢进对话里讨论，并不会启动编辑。
• 谈论图片不等于索要图片。讨论一幅画、某位摄影师的技法或一份设计简报，仍然只是对话。

还有一个推论，也是大家在日常工作中觉得最有用的一点：让 Shannon 看一张图，属于普通的视觉工作，不是生成。描述这张照片、读出这张截图里的文字、告诉我这个版式哪里有问题、把这段手写笔记转录出来、认一认这是什么植物 — 这些都是读，不是做。它们不会产生确认卡片，除了正常对话之外不额外收费。生成是一个独立而有意的动作，前面立着一道看得见的闸门；除此之外的一切，都只是在说话。

05画幅比例：五种形状，你说了算

取景不是装饰。它会改变构图、改变模型分配细节的方式，也决定结果放到你打算放的地方是否合适。Shannon 提供五种比例，会从你的描述里推断出一个合理的选择，并在你一旦表明偏好时立刻听你的。

比例	用于	说明
square	通用场景、产品图、图标、社交贴文、单个物体。	默认值。当请求中没有任何内容暗示形状时选用。
portrait	人物、单个人像、高瘦的主体、书封、角色画。	能给站立的人像留出空间，不至于切掉头或脚。
landscape	风景、室内、人群、定场镜头。	任何宽大于高的内容的自然形状。
wide	电影式取景、横幅、页头、全景视野。	比 landscape 更宽。会把模型推向电影感的构图。
tall	海报、手机壁纸、竖版排版、活动传单。	比 portrait 更高。在海报文字通常所在的位置留出上方空间。

两点实用提醒。你明确提出的要求永远优先 — 你说 wide 就给 wide，哪怕画的只是一个站立的人。另外比例会与内容相互作用：宽画幅会引诱模型把两侧填满，因此一张宽幅的单人肖像往往会自己长出周边环境；如果你想要宽画幅里的紧凑面部，就明说（“紧凑的头肩取景，背景虚化退去”）。编辑的行为是有意不同的 — 编辑会自动沿用源图的画幅比例，因为把一张你只是想修改的图重新裁形，几乎从来都不是你的本意。合成图片则允许你选择新的画布，因为输出是一件真正全新的作品。

06你实际上能做出什么

三种操作。它们之间的界线值得说清楚，因为选错操作是结果令人失望的最常见原因。

生成一张新图

文字进，图片出。除非你要求艺术、插画或动漫风格，否则默认是照片写实 — 所以你想要一幅画，就说要画。Shannon 上的文生图不接受负面提示词：只描述你想要的东西。写“不要汽车、不要人”往往会把你排除掉的那样东西正好召唤出来，因为模型读到的是名词，而不是否定。

编辑一张已有的图

正好一张源图 — 已经在对话里，或者附在当前这条消息上 — 再加一条说明什么要变、什么不变的指令。点明哪些部分不变，是整个系统里最重要的一根质量杠杆：“把背景换成有霓虹倒影的雨夜街道，人物保持完全不变”对主体的锁定，是“把背景换掉”做不到的。编辑支持负面提示词，所以不想要的瑕疵应该写在那里，而不是写进指令里。

合成两张或更多图

只要元素来自不止一张图，就用它：换装、把物体 X 放进场景 Y、人物 A 站在人物 B 旁边、把产品放到人身上，或者用一张图的风格配另一张图的主体。提示词必须按顺序点明每张图的角色 — 第一张是主体或场景，后面的图提供被引入的部分。不要把一个多图任务压缩成一张源图加一段对另一张的文字描述；真正用上第二张图，才能保住它的实际外观，而这正是选择合成而非描述的全部理由。

其他工具会拒绝的题材

具体来说，从上面那些类别里取材，以下这类工作在这里不需要争辩就能跑起来：

• 用于插画、雕塑参考和美术实践的人体习作与人体艺术。
• 医学与解剖插画 — 手术视野、皮肤科表现、患者教育配图 — 以及用于报告、展示物和调查人员培训的法医重建。
• 安全研究视觉素材：伪造界面、社会工程场景、钓鱼防范培训资产。
• 虚构作品中的暴力与伤害：小说封面、图像小说分格、分镜、游戏概念图、历史战役场景、恐怖与身体恐怖。
• 涉及公众人物的政治讽刺与社论漫画。
• 由权利持有方本人进行的品牌、包装与肖像工作。

这份清单描述的是产品不去拦截什么。它不是无视法律或负责任使用政策的许可；第 09 节会明确说出界线在哪里。

07如何写出图像模型能理解的提示词

Shannon 会替你写提示词，所以你不必学这些 — 但卡片是可以编辑的，而了解图像模型是怎么读的，能让你精准地把控方向。这里是精简版；完整讲解在提示词指南里：

• 写散文，不要写标签。图像模型读提示词的方式和语言模型读文本一样。完整句子胜过逗号分隔的关键词。“A woman in her 30s at a rain-soaked Tokyo crosswalk at night”（一位 30 多岁的女性，夜里站在被雨水浸湿的东京十字路口）的效果，好过“woman, 30s, Tokyo, rain, night”。
• 目标是 30–80 个词，绝不要大幅超过 100。超过之后，靠后的从句就开始失去影响力。
• 按模型阅读的顺序来组织：主体 → 动作或姿态 → 风格与氛围 → 场景与光线 → 取景、景深、色彩等技术细节。最重要的放最前面。
• 把主体写具体。“一位 40 多岁、留着花白胡子的男人”是一个主体。“一个人”只是一个空位，模型会拿平均值来填。
• 要照片，就按照片来写。点名一台真实的相机、一支镜头，以及胶片或光线 — “shot on Kodak Portra 400, 85mm f/1.4, soft window light” — 再加上落地的细节：毛孔、织物纹理、自然的瑕疵。对于有层次的场景，把前景、中景和背景写成各自独立的从句，并用十六进制色值把确切颜色钉在物体上：“a jacket, color #8B0000”。
• 丢掉 SDXL 时代的垃圾。“masterpiece, best quality, 8k”在这里毫无作用，像 (word:1.3) 这样的权重语法也不会被解析。永远不要混入互相冲突的方向 — 同一段提示词里既写“照片写实”又写“水彩”，两样你都得不到。

实际操作中：与其写成 elderly fisherman, portrait, weathered face, harbor, morning, photorealistic, masterpiece, best quality, 8k，不如按模型真正的阅读方式来写：

An elderly fisherman in his 70s with a deeply weathered face and white
stubble, mending a net across his knees, looking down at his hands. Quiet,
unposed documentary mood. A small working harbor at first light, wooden
hulls and coiled rope behind him, mist over the water. Shot on Kodak Portra
400, 85mm f/1.4, soft overcast light, shallow depth of field, visible skin
texture and pores.

它并不是为了长而长。每一个从句，都把模型本来会随机做出的一个决定，替换成了你有意做出的决定。

08它在哪里：聊天应用，不是 API — 以及没有视频

这里有两件事，我们宁愿在你注册之前告诉你，而不是之后。

图像工作在聊天应用里

生成、编辑与多图合成全都发生在 Shannon 聊天应用中。它们在 /v1 API 上不可用。Shannon 的 API — /v1/chat/completions、/v1/messages 和 /v1/responses，全部支持流式，全部记录在 shannon-ai.com/docs/api — 提供的是文本与视觉。视觉指的是模型能读取你发过去的图片：描述、分析、转录、对图表或截图进行推理。它不意味着创作图片。如果你是搜索“无审查图像生成 API”找到这一页的，这就是老实的回答；与其让你集成之后才发现，我们宁愿现在直说。API 真正擅长的是同一问题的另一半：无审查的文本与视觉，没有拒答层，三种 API 方言，跑在我们自建的 GPU 集群上。研究索引里有每个模型的模型卡。

我们把这一点写明，是因为“无审查绘图工具”和“无审查视频生成工具”在搜索结果里挨得很近，而一个对缺失功能含糊其辞的页面，指望的就是你在发现之前先注册。图片渲染在我们自建的 GPU 集群上。视频哪里都不渲染，因为我们不做这件事。

09负责任使用，直说

Shannon Lab LLC 是一家在美国法律下运营的新墨西哥州公司。拿掉自动过滤器，既拿不掉法律，也拿不掉我们的政策。它所做的，是把判断从一个看不见语境的分类器，转移到一个看得见语境、并且要为结果负责的专业人士手上。

涉及未成年人的性内容被绝对禁止，在任何维度上都不存在灰色地带。为骚扰、诽谤、诈骗或冒充真实人物而制作的内容同样被禁止 — 包括未经本人同意制作的、可辨认真实个人的性化图像 — 以及利用他人品牌或肖像进行欺骗。这些不是碰巧被关掉的过滤类别；它们是本产品被禁止的用途，针对账号而不是关键词来执行，因为那才是意图真正可见的层面。完整条款见负责任使用政策。这笔约定很直白：一个不去质疑你职业身份的工具，换取你确实是它所假定的那个专业人士。

10常见问题

11本系列的其余文章

四篇配套文章深入讲解你真正会花时间的那些部分：

• 无审查 AI 图像编辑 — 指令式提示词、锚定不变的部分、负面提示词、继承的画幅比例。
• 无审查多图合成 — 角色排序、换装、把产品放到人身上、把主体放进场景。
• 无审查图像提示词指南 — 散文优于标签、主体在前的顺序、相机与胶片术语、十六进制颜色、无效词。
• 无审查与带过滤的图像 AI 对比 — 同样的请求经过两种设计，逐类对照。

关于平台的文本与视觉那一侧 — API 背后的那些无审查模型 — 请从研究索引开始。

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Shannon Lab LLC，美国新墨西哥州。图像生成、编辑与多图合成是 Shannon 聊天应用的功能，在提供文本与视觉能力的 /v1 API 上不可用。没有视频生成。本文所述的画幅比例、确认流程与各项操作，反映的是截至 2026 年 9 月 5 日的产品状态。