一、为什么你的AI绘画效果不如预期？
很多用户在使用文生图工具（如text2img.pro）时，常常遇到画面模糊、风格混乱、细节缺失等问题。根本原因往往不是模型能力不足，而是提示词（Prompt）写得不够精准，或对生成参数理解不深。
二、高质量AI插画的三大核心要素
- 清晰的主题描述：明确主体、动作、场景。
- 具体的艺术风格参考：如“吉卜力工作室风格”“赛博朋克插画”“水墨国风”等。
- 合理的负面提示（Negative Prompt）：排除低质量、畸变、多余元素。
三、Prompt结构模板（可直接套用）
一个高效的提示词通常包含以下部分：
[主体描述], [环境/背景], [艺术风格], [光照/色调], [画质关键词], [艺术家参考]
示例：
a young woman with silver hair wearing a futuristic kimono, standing on a neon-lit Tokyo street at night, cyberpunk style, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k resolution, by Artgerm and WLOP
四、关键参数设置建议
- 采样器（Sampler）：推荐使用 DPM++ 2M Karras 或 Euler a，平衡速度与质量。
- CFG Scale：7~12 之间较佳，过高会导致画面僵硬。
- Steps：25~40 步足够，超过50步收益递减。
- 分辨率：建议 1024x1024 或 768x1344（竖版插画），避免非标准比例导致构图失衡。
五、实战案例：生成一张“东方幻想风少女”插画
正向提示词（Prompt）：
elegant girl with long black hair in flowing hanfu, cherry blossoms falling around her, traditional Chinese garden with pavilions and misty mountains in background, oriental fantasy art, soft golden hour lighting, intricate details, masterpiece, best quality, 8k
负面提示词（Negative Prompt）：
low quality, blurry, extra fingers, deformed hands, modern clothing, western architecture, text, watermark
使用上述提示词，在text2img.pro中选择Qwen-Image模型，CFG=9，Steps=30，即可生成高质感作品。
六、常见误区与优化建议
- ❌ 堆砌过多形容词 → ✅ 聚焦关键特征（如“丝绸质感”比“漂亮衣服”更有效）
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 明确排除干扰项，提升画面纯净度
- ❌ 盲目提高分辨率 → ✅ 先在中等分辨率测试构图，再放大（可用AI图片放大功能）
七、进阶技巧：结合LoRA或ControlNet
若需更高控制力，可配合使用：
- LoRA模型：微调特定角色或风格（如“古风发型LoRA”）
- ControlNet：通过线稿或深度图控制构图（适合插画师工作流）
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协同创作的过程。掌握提示工程、理解模型特性、不断迭代测试，你就能稳定产出专业级插画。立即在 text2img.pro 上实践本文方法，开启你的AI艺术之旅！