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-Image等），通过分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关联，最终生成对应图像。理解这一机制，是写出有效提示词的第一步。
二、构建高效提示词（Prompt）的四大要素
一个优质的Prompt通常包含以下四个关键部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）。
- 风格与媒介：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”）或媒介（如“3D渲染”“胶片摄影”）。
- 环境与构图：包括背景、光线、视角（如“黄昏下的东京街头，低角度仰拍”）。
- 质量与细节关键词：如“8k resolution, ultra-detailed, sharp focus”可提升画面精细度。
三、实战示例：从模糊想法到精准Prompt
原始想法：“我想画一只可爱的猫。”
优化后Prompt：
“A fluffy ginger kitten sitting on a sunlit windowsill, soft bokeh background, warm morning light, photorealistic style, 8k, highly detailed fur texture, shallow depth of field --ar 16:9 --v 6.0”
通过补充细节、风格和画质关键词，生成结果将更贴近预期。
四、常用负面提示（Negative Prompt）避免常见问题
使用负面提示可排除不想要的元素，例如：
- “blurry, low quality, distorted face, extra fingers, text, watermark”
尤其在人物生成中，加入“deformed hands, asymmetrical eyes”等可显著提升合理性。
五、模型与参数调优建议
- 选择合适模型：写实风推荐Realistic Vision，动漫风可用Anything V5，通用场景可选SDXL或Qwen-Image。
- 调整CFG Scale：值越高越贴近Prompt，但过高会导致画面生硬（建议7–12）。
- 采样步数（Steps）：20–30步通常足够，过多收益递减。
- 分辨率设置：避免极端比例，推荐512x512、768x768或1024x1024（取决于模型支持）。
六、进阶技巧：参考图与ControlNet
若需精确控制构图或姿势，可结合图生图（Img2Img）或ControlNet插件，上传草图或姿态图作为引导，大幅提升可控性。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解、迭代与调优的创作过程。掌握提示工程、善用工具参数，你将能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI视觉创作之旅！