一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）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 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来引导图像生成。
二、写出有效的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括光照（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（城市夜景、樱花林）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”。
示例 Prompt：
A serene Japanese garden in spring, cherry blossoms falling, traditional wooden bridge over a koi pond, soft morning light, Studio Ghibli style, highly detailed, 4k --v 5 --ar 16:9
三、选择合适的AI模型与平台
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署与LoRA微调；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文提示支持优秀，适合本土化创作。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面生硬（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但收益递减（通常20–50步）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 分层描述：先写主体，再加风格，最后补细节；
- ✅ 使用权重语法：如 (red dress:1.3) 强调关键词；
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格 + 卡通人物”会导致模型混乱；
- ❌ 堆砌无关关键词：过多修饰反而降低准确性。
六、进阶：结合图像放大与背景移除
生成图像后，可使用AI工具进一步优化：
- 用AI图片放大（如Real-ESRGAN）提升分辨率；
- 用背景移除工具（如Remove.bg 或 text2img.pro 的一键抠图）快速提取主体；
- 将生成图作为参考图，进行图生图（Img2Img）二次创作。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能稳定输出高质量作品。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！