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），自动生成符合描述的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下几部分：
- 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”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”）。
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、材质等（如“柔光、85mm镜头、浅景深”）。
- 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Prompt：
“一位穿着红色汉服的年轻女子站在樱花树下，微风轻拂，花瓣飘落，日系动漫风格，柔焦，4K高清，电影感构图 --v 6.0 --ar 16:9 --style raw”
三、常用AI绘图平台与参数设置
不同平台支持的参数略有差异，以下是通用技巧：
- Midjourney：使用
--v指定模型版本，--ar设置宽高比，--style调整风格强度。 - Stable Diffusion：可通过CFG Scale控制提示词相关性（建议7–12），Steps（20–30）影响细节精细度。
- DALL·E 3：更擅长理解复杂语句，适合直接输入自然语言描述。
四、实战案例：从文字到高清图
需求：为一款国风茶饮品牌设计主视觉图。
Prompt：
“中国风茶馆室内场景，木质桌椅，青花瓷茶具，窗外竹林，晨光透过纸窗，宁静禅意，写实插画风格，8K细节，无文字 --ar 3:2”
生成后可使用AI工具（如Upscaler）进行图片放大，或通过背景移除功能提取产品元素用于电商。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的女孩”）→ ✅ 具体化特征（“20岁东亚女性，齐肩黑发，琥珀色眼睛”）。
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 添加“deformed, blurry, extra limbs”等避免常见缺陷。
- ❌ 一次性堆砌过多关键词 → ✅ 分层描述：主体 → 环境 → 风格 → 技术参数。
六、进阶技巧：结合参考图与ControlNet
在Stable Diffusion中，可上传参考图并通过ControlNet控制姿势、边缘或深度图，实现精准构图。例如：先画草图，再让AI按草图生成精细画面。
结语
AI文生图不是魔法，而是结构化表达 + 迭代优化的过程。掌握提示词工程、理解模型特性，并善用后期处理工具（如图片放大、背景移除），你就能高效产出专业级视觉内容。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个AI杰作吧！