一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之匹配的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效的提示词（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（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨风”、“吉卜力动画”）；
- 细节修饰：包括光照、构图、色彩、情绪等（如“柔光、特写、梦幻色调、宁静氛围”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）。
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的年轻女子站在樱花树下，微风吹起她的衣袖，日系动漫风格，柔焦镜头，粉白渐变背景，高清8k，--v 5 --style raw”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台和模型擅长的风格各异：
- 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（通过Bing Image Creator）：对自然语言理解更佳，适合快速出图；
- 通义万相 / 文心一格：中文提示支持更好，适合本土化创作。
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）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面生硬（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但收益递减（通常20–30步足够）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现相同构图，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 分层描述：先写主体，再加环境，最后加风格，逻辑清晰；
- ✅ 使用权重语法：如“(red dress:1.3)”强调关键词；
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格” + “卡通人物”；
- ❌ 勿堆砌过多关键词，易导致模型混乱。
六、进阶：结合ControlNet精准控制构图
若需精确控制人物姿势、建筑结构或线稿上色，可使用ControlNet插件。通过上传参考图（如边缘检测图、深度图、姿态骨架），引导AI在保持结构的同时进行风格化生成。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人机协作的创意过程。掌握提示工程、理解模型特性、不断迭代优化，你就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！