一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来引导图像内容、风格、构图和细节。
二、写出有效提示词的关键要素
一个高效的Prompt通常包含以下结构：
- 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”“写实摄影”）；
- 环境与背景：如“在樱花树下”“未来城市夜景”；
- 光照与镜头：如“柔光”“电影感打光”“85mm人像镜头”；
- 质量增强词：如“4k高清”“超细节”“锐利焦点”。
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、不可控。
✅ 精准提示：“一位18岁东亚少女，身穿红色改良汉服，站在古风庭院中，阳光透过树叶洒在脸上，柔焦镜头，8k超高清，写实风格，细腻皮肤质感” → 生成图像高度可控且视觉精致。
三、常用风格与关键词参考
- 动漫风格：anime style, cel shading, vibrant colors
- 写实摄影：photorealistic, DSLR, f/1.8 aperture, natural lighting
- 奇幻插画：fantasy illustration, epic atmosphere, glowing magic effects
- 中国风：Chinese traditional painting, ink wash, red lanterns, classical architecture
四、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不希望出现的元素，例如：
- low quality, blurry, distorted face, extra fingers, text, watermark
在Stable Diffusion等工具中，合理使用负面提示可显著提升图像质量与合理性。
五、实战建议：从需求出发构建Prompt
- 明确用途：是用于社交媒体、电商主图，还是概念设计？不同场景对风格和精度要求不同。
- 分层构建：先写核心主体，再叠加风格、环境、技术参数。
- 迭代优化：初次生成后，根据结果微调关键词（如增加“symmetrical composition”或减少“overexposed”）。
六、推荐工具与平台
除了本地部署Stable Diffusion，你也可以使用在线平台快速生成图像，例如：
- text2img.pro（支持多模型、中文Prompt优化）
- 通义万相（Qwen-Image，阿里出品，中文理解强）
- Leonardo.ai、Playground AI 等国际平台
结语
AI绘画不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，精准指挥AI为你创作出理想中的画面。现在就去尝试构建你的第一个高质量Prompt吧！