一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
二、写出有效的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节补充：包括表情、姿势、光照、背景、色彩倾向等，例如“柔和晨光，浅粉色樱花背景”。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多余手指、文字水印”。
示例 Prompt：
“一位20岁东亚女性，身穿红色丝绸汉服，站在古风庭院中，樱花飘落，阳光透过树叶形成丁达尔效应，高清写实风格，85mm镜头，f/1.4光圈 ——ar 16:9 —v 6.0”
三、选择合适的AI绘画平台与模型
不同平台和模型擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业文案配图；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速上手。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（提示词相关性）：通常设为7–12，值越高越贴近提示，但可能失真；
- Steps（采样步数）：20–50步之间，步数越多细节越丰富，但边际效益递减；
- Resolution（分辨率）：建议至少512x512，更高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
✅ 推荐做法：
- 先用简单Prompt测试方向，再逐步添加细节；
- 使用英文关键词（即使平台支持中文），因多数模型训练数据以英文为主；
- 结合参考图（img2img 或 Image Prompt）引导构图与风格。
❌ 常见错误：
- 提示词过于冗长或矛盾（如“写实+卡通”）；
- 忽略负面提示，导致出现畸形手、多肢体等AI常见缺陷；
- 盲目追求高分辨率而不做分步生成，导致显存溢出或画面崩坏。
六、结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是“语言+审美+技术”的综合实践。通过不断优化提示词、理解模型特性并积累经验，你将能稳定产出专业级图像。现在，打开你的AI绘图工具，尝试用本文方法生成第一张满意的作品吧！
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