一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-VL等），通过解析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉的对应关系，从而生成匹配描述的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的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”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”）；
- 细节修饰：包括光线、色彩、构图、表情、动作等（如“夕阳逆光，金色暖色调，微风拂发”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”）。
示例对比：
❌ 普通提示：“画一个女孩” → 结果随机、质量不稳定。
✅ 优化提示：“一位20岁东亚少女，穿着淡蓝色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，柔焦镜头，日系动漫风格，高清8k，柔和自然光 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，适合精细控制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- Midjourney：艺术感强，适合概念设计与插画；
- DALL·E 3 / Qwen-Image：理解复杂语义能力强，适合商业场景与精准还原。
推荐平台：text2img.pro、Leonardo.ai、Midjourney Discord、通义万相等。
四、参数调优提升出图质量
关键参数包括：
- CFG Scale（提示词相关性）：通常7–12之间，过高会导致画面生硬；
- Steps（采样步数）：20–50步较平衡，步数越多细节越丰富但耗时增加；
- Resolution：建议至少1024×1024，高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）；
- Seed：固定种子可复现结果，便于微调。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：
“Futuristic neon-lit city at night, towering skyscrapers with holographic ads, flying cars in the sky, rain-soaked streets reflecting lights, cyberpunk style, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k --ar 16:9 --style raw”
Negative Prompt：
“blurry, low quality, cartoonish, daytime, people, text”
使用Midjourney v6或Stable Diffusion XL模型，CFG=9，Steps=30，即可获得电影级质感图像。
六、常见误区与优化建议
- 避免过于抽象的描述（如“美丽”“酷”），改用具体视觉词汇；
- 不要堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）；
- 善用参考图（Image Prompt）引导风格；
- 多次迭代：首次生成后，根据结果反向优化Prompt。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是一门结合语言表达、视觉审美与技术调参的综合技能。掌握Prompt工程思维，你就能把想象力精准转化为惊艳图像。立即在 text2img.pro 上实践吧！