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引言

本文将介绍如何利用大语言模型（LLM）的深度语义理解能力，结合 Stable Diffusion (SD) 或 Midjourney 的图像生成能力，构建一个“AI 周公解梦 & 潜意识分析”小程序。

从技术视角看，解梦并不是玄学预测，而是一个典型的多模态生成任务：

非结构化叙事（梦境描述）→ 情绪特征提取（心理分析）→ 符号可视化（梦境重绘）

传统的《周公解梦》是基于关键词的Key-Value 查表（如：梦见掉牙→骨肉分离），这种方式完全忽略了梦境的叙事逻辑和梦者的情绪状态。本文将演示如何通过 Prompt Engineering，让 AI 扮演一位“精通心理学的周公”，并根据描述生成一张还原梦境的“照片”。

商务合作：18094708823

1. 项目背景

市面上的解梦软件痛点非常明显：

• 断章取义：用户输入“被老虎追”，系统只查“老虎”，忽略了“追逐”代表的焦虑感。

• 结果惊悚：传统解梦原文晦涩且常带有凶兆（如“大凶”、“血光”），极易引发用户恐慌。

• 缺乏画面感：梦境是视觉的艺术，纯文字无法还原梦中的奇异氛围。

解决方案：

利用 LLM 进行 “双层归因分析”（表层周公符号 + 深层心理投射），同时利用文生图模型生成 “梦境快照”，将恐惧转化为审美体验，通过社交分享裂变。

2. 产品示意图

3. 技术架构

本项目涉及文本处理和图像生成两条流水线：

代码段

微信小程序 (前端) | | 1. 用户输入梦境描述 (语音/文字) v Node.js / Python 中间层 |---------------------------------------| | (Task A) | (Task B) v v LLM (解析 Agent) LLM (绘图 Prompt Agent) | "分析心理状态与符号象征" | "将中文描述转译为英文绘图 Prompt" | v | Stable Diffusion / MJ API | | "生成超现实主义图片" v v 返回：深度分析文本 <------------------> 返回：图片 URL

4. 小程序端：记录与展示

4.1 页面核心代码

为了引导用户多说细节，输入框需要足够大，并提供引导语。

HTML

<!-- dream.wxml --> <view class="container"> <view class="input-section"> <textarea placeholder="昨晚梦见了什么？描述越详细（颜色、情绪、人物），解析越准确..." bindinput="inputDream" maxlength="500" /> </view> <button class="btn-analyze" bindtap="analyzeDream">解析梦境 & 生成快照</button> <!-- 结果展示区 --> <view class="result-box" wx:if="{{result}}"> <!-- 梦境重绘图 --> <image mode="aspectFill" src="{{dreamImageUrl}}" class="dream-visual"></image> <!-- 分析文本 --> <view class="analysis-section"> <text class="title">🔮 潜意识回响</text> <text class="content">{{analysisText}}</text> </view> </view> </view>

5. 后端：双重 Prompt 设计

后端的核心难点在于：如何让 AI 既懂中国传统文化，又懂现代心理学，还能写出高质量的绘图提示词。

5.1 接口逻辑 (Node.js 伪代码)

JavaScript

// dream_service.js app.post('/api/dream-decode', async (req, res) => { const dreamContent = req.body.content; // 并行执行两个任务以减少等待时间 const [analysisResult, imagePrompt] = await Promise.all([ // 任务1：生成分析报告 callLLM(buildAnalysisPrompt(dreamContent)), // 任务2：生成绘图 Prompt 并调用绘图 API generateDreamImage(dreamContent) ]); res.json({ text: analysisResult, imageUrl: imagePrompt // 实际应为绘图API返回的URL }); });

6. Prompt 工程详解 (核心干货)

6.1 任务一：心理分析 Prompt (Text Generation)

我们需要 AI 扮演一位“融合了周公与弗洛伊德的解梦师”。

System Prompt:

你是一位精通《周公解梦》与荣格心理学的资深解梦师。你的任务是安抚用户情绪，并从潜意识层面解读梦境。

User Input:"{dreamContent}"

Output Requirement:

请按以下 JSON 格式输出：

1. 【梦境提取】: 用一句话概括梦境的核心意象（如：高空坠落、牙齿脱落）。

2. 【周公解惑】: 引用传统周公解梦的对应解释（需过滤掉封建迷信的恐吓性内容，取其吉祥或警示含义）。

3. 【心理投射】:(核心部分)用现代心理学视角分析，这个梦反映了用户最近什么压力、渴望或被压抑的情绪。

4. 【现实建议】: 给出一个温暖、可执行的生活建议（如：多休息、尝试沟通）。

6.2 任务二：绘图提示词转译 Prompt (Prompt Refinement)

直接把中文梦境发给绘图 AI 效果通常很差。我们需要 LLM 把它翻译成Midjourney/SD 专用格式。

System Prompt:

你是一个 AI 绘画提示词生成专家。请将用户的梦境描述转化为一段高质量的英文 Prompt，用于生成“超现实主义风格”的插画。

Rules:

1. 翻译为英文。

2. 添加艺术风格词：Surrealism, Dreamlike, Ethereal, Cinematic lighting, Highly detailed, 8k resolution, Studio Ghibli style(宫崎骏风格，适合梦境)。

3. 提取视觉元素：强调颜色、光影、物体质感。

4. 去除负面词汇。

User Input:"我梦见在水底呼吸，周围有很多发光的蓝色水母。"

Expected Output:

"Underwater scene, breathing underwater, surrounded by glowing bioluminescent blue jellyfish, deep ocean atmosphere, ethereal light rays, surrealism, digital art, mysterious, peaceful, 8k, trending on artstation."

7. 代码实现：Prompt 构建函数

JavaScript

function buildAnalysisPrompt(dream) { return ` 用户梦境：${dream} 请分三个维度解析： 1. 符号象征（周公）：寻找文化共鸣。 2. 潜意识映射（心理学）：分析焦虑/欲望/压力。 3. 治愈建议：给予正向引导。 语气要求：神秘、温柔、客观。拒绝绝对化的宿命论。 `; } async function generateDreamImage(dream) { // 1. 先用 LLM 把中文梦境转成英文绘图 Prompt const translationPrompt = `Convert this dream description into a stable diffusion prompt, style: surrealism, fantasy art. Dream: ${dream}`; const sdPrompt = await callLLM(translationPrompt); // 2. 调用绘图 API (示例) // const imageUrl = await callStableDiffusionAPI(sdPrompt); // return imageUrl; return "https://placeholder.com/dream_image.jpg"; // 模拟返回 }

8. 总结

“AI 周公解梦”小程序的本质，是利用技术将“恐惧”转化为“自我认知”。

1. 去魅：通过心理学归因，打破封建迷信的恐慌感。

2. 共情：LLM 的长文本生成能力，能提供比查字典更细腻的情感抚慰。

3. 视觉化：AIGC 的加入，让梦境变成了一张可以保存、可以发朋友圈的精美艺术品，极大地增强了产品的传播属性。