一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-VL等），通过解析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉的关联，最终生成对应图像。理解这一机制，有助于我们更有效地“指挥”AI。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。一个优质的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）；
- 细节补充：包括光线、构图、色彩、背景等（如“黄昏暖光，浅景深，樱花飘落”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）。
示例对比：
❌ 普通提示：“一只猫”
✅ 优化提示：“一只橘色虎斑猫坐在窗台上，阳光透过百叶窗洒在它身上，写实摄影风格，85mm镜头，f/1.8光圈，高清细节，毛发清晰”
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同领域：
- Stable Diffusion：开源、可本地部署，适合精细控制，社区资源丰富；
- DALL·E 3：对自然语言理解强，适合创意概念图；
- Midjourney：艺术感强，适合插画与概念设计；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持好，集成于阿里生态，适合中文用户快速上手。
四、调整关键参数提升质量
除了Prompt，以下参数也影响输出效果：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面僵硬（建议7–12）；
- 采样步数（Steps）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50步）；
- 分辨率：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：“未来主义城市夜景，霓虹灯光闪烁，悬浮汽车穿梭于摩天大楼之间，雨后湿滑的街道反射光影，赛博朋克风格，电影《银翼杀手2049》色调，超高清，8K细节”
Negative Prompt：“低质量、模糊、卡通、白天、晴天”
参数建议：CFG=9，Steps=30，Resolution=1024x768，启用Hires Fix
六、常见误区与优化建议
- 避免过于笼统或矛盾的描述（如“写实又卡通”）；
- 复杂场景可分步生成（先主体后背景）；
- 善用LoRA、ControlNet等插件实现姿势、构图控制；
- 生成后使用AI工具进行图片放大或背景移除进一步优化（如text2img.pro提供的功能）。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“协作”。掌握提示工程、模型特性和参数调优，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”。现在就去尝试吧——你的下一张杰作，可能只需一个更好的Prompt。