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、Midjourney或通义万相等），通过分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之间的映射关系，最终生成对应的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下几类信息：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）。
- 风格参考：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“吉卜力动画风格”）。
- 环境与背景：如“在樱花纷飞的京都庭院中”。
- 光照与镜头：如“柔光、85mm人像镜头、浅景深”。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）。
示例Prompt：
a serene young woman in traditional Hanfu, standing under cherry blossoms in Kyoto, soft morning light, cinematic composition, Studio Ghibli style, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- 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等高级控制。
- 通义万相（Tongyi Wanxiang）：中文理解优秀，支持文生图、图生图、手绘草图生成等。
四、优化生成效果的实用技巧
- 使用权重强调关键词：如 (Hanfu:1.3) 提高权重。
- 固定随机种子（Seed）：便于微调时保持构图一致。
- 结合图生图（Img2Img）：先用草图或参考图引导生成。
- 后期处理：用AI工具进行高清放大（如ESRGAN）或背景移除。
五、常见问题与避坑指南
- 避免过于笼统的描述（如“好看的女孩”）→ 应具体到服饰、表情、姿态。
- 不要堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）→ 模型会混淆。
- 注意文化敏感性与版权风险 → 避免生成侵权或不当内容。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“精准沟通+迭代优化”的创作过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能更高效地驾驭AI，将其转化为强大的视觉表达工具。
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