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“一位穿汉服的少女”）。
- 风格指定：如“赛博朋克”、“水墨风”、“吉卜力动画风格”。
- 细节补充：包括姿势、表情、光照、背景、镜头视角等（如“夕阳下，逆光，特写镜头”）。
- 质量关键词：如“高清”、“8k”、“细节丰富”、“电影感”。
示例Prompt：
“一位身穿红色汉服的东方少女站在樱花树下，微风轻拂，花瓣飘落，柔焦镜头，梦幻光影，吉卜力工作室风格，8k高清，细节精致”
三、避免常见误区
- 过于模糊：如“画个好看的人”——AI无法理解“好看”的具体标准。
- 矛盾描述：如“写实风格的卡通人物”——风格冲突会导致结果混乱。
- 忽略负面提示（Negative Prompt）：可主动排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、畸变、多余手指”。
四、模型与参数的选择
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，适合精细控制，社区模型丰富（如Realistic、Anime专用模型）。
- DALL·E 3：对自然语言理解强，适合创意概念图。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持好，适合本土化场景。
关键参数建议：
- CFG Scale（引导强度）：7–12之间较平衡，过高会失真。
- 采样步数（Steps）：20–30步通常足够，更多步数提升有限但耗时增加。
- 分辨率：建议512x512或768x768起步，过高可能导致结构崩坏（除非使用高清修复功能）。
五、实战优化流程
- 先用简短Prompt快速测试构图和风格；
- 根据初稿调整细节描述或添加负面提示；
- 锁定满意构图后，启用高清放大（如ESRGAN、SwinIR）提升画质；
- 必要时使用Inpainting局部重绘修正瑕疵。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协作创作的过程。掌握提示工程、理解模型特性、不断迭代优化，才能稳定产出高质量作品。现在就去text2img.pro尝试你的第一个专业级Prompt吧！