本研究探讨了在图像再生中迭代优化输入提示的重要性，发现逐步调整提示显著提高了再生图像与目标图像的相似度，验证了迭代工作流程在生成性AI内容创作中的潜力。

本研究提出了一种新方法和数据集，用于生成高质量、多样的纹理图像。通过开发输入提示、调整生成模型以及严格筛选，最终创建了一个包含362,880幅纹理图像的Prompted Textures Dataset (PTD)。研究发现纹理图像在安全过滤过程中容易被错误标记，揭示了当前模型的潜在偏见。