一、为什么你的AI绘画效果不理想？
很多初学者在使用文生图工具（如Midjourney、Stable Diffusion或通义万相）时，常常遇到画面混乱、细节缺失或风格不符的问题。根本原因往往在于提示词（Prompt）不够精准。AI并不理解“好看”“高级感”这类抽象词汇，它需要具体、结构化的描述。
二、构建高效Prompt的四大核心要素
一个高质量的AI绘画提示词通常包含以下四个部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 艺术风格：指定画风（如“吉卜力工作室风格”“赛博朋克插画”“水墨国画”）；
- 环境与氛围：包括场景、光线、天气等（如“黄昏下的樱花庭院，柔光”）；
- 技术参数：如分辨率、视角、镜头类型（可选，部分平台支持）。
三、实战案例：从模糊想法到精准Prompt
原始想法：“我想画一个未来城市的夜景。”
优化后的Prompt：
“A futuristic cyberpunk city at night, neon lights reflecting on wet streets, towering skyscrapers with holographic billboards, flying cars in the sky, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k resolution, art by Syd Mead and Blade Runner concept art style”
这个提示词明确了时间（夜晚）、风格（赛博朋克）、关键元素（霓虹灯、全息广告、飞行汽车）、艺术家参考（Syd Mead）和画质要求，极大提升了生成图像的可控性。
四、中文用户特别提示：中英Prompt效果差异
目前主流AI绘画模型（如Stable Diffusion）主要基于英文语料训练，因此使用英文Prompt通常效果更佳。但像通义万相（Qwen-Image）等国产模型已对中文提示词做了深度优化，支持“水墨山水”“敦煌壁画”等本土文化关键词。建议根据所用平台选择语言。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 堆砌过多形容词（如“美丽、梦幻、精致、高清、超现实”）→ AI无法理解优先级；
- ✅ 使用具体名词和已知艺术风格（如“宫崎骏动画风格”比“日式动漫风”更有效）；
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ 可加入“blurry, low quality, extra fingers”避免常见缺陷；
- ✅ 多次迭代测试：微调关键词顺序或权重（如使用“(cyberpunk:1.3)”强调风格）。
六、进阶技巧：结合参考图与ControlNet
若你有草图或构图参考，可使用图生图（img2img）或ControlNet功能，将提示词与图像结构结合，实现更高精度控制。例如：上传线稿 + 提示词“watercolor painting, soft pastel tones”，即可生成符合线稿结构的水彩插画。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是一门沟通的艺术。掌握提示词工程，你就能像导演一样，精准指挥AI为你创作独一无二的视觉作品。现在就去text2img.pro试试这些技巧吧！