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”、“水墨画”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰纹理、光影效果等，例如“阳光透过树叶洒在脸上，微风轻拂发丝”。
- 构图与视角：如“特写镜头”、“广角俯视”、“对称构图”等。
- 排除项（Negative Prompt）：用于避免不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”等。
示例Prompt：
“一位身穿红色丝绸旗袍的东方女性，站在上海外滩夜景中，霓虹灯闪烁，雨后街道反光，电影感镜头，85mm人像摄影，高对比度，胶片质感 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，需通过Discord使用。
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件，适合进阶用户。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，集成于阿里生态，支持文生图、图生图、手绘草图转高清图等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合创意营销素材。
四、优化生成参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- 采样步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越精细，但边际效益递减。
- CFG值（Classifier-Free Guidance）：控制Prompt遵循程度，一般7–12之间，过高会导致画面僵硬。
- 分辨率与比例（--ar）：根据用途选择，如社交媒体常用9:16或1:1，海报可用16:9。
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、后期处理与放大
AI生成的图像常需后期优化：
- 使用AI图片放大工具（如Real-ESRGAN、Upscayl）提升分辨率而不失真。
- 通过背景移除工具（如Remove.bg）快速抠图，用于电商或合成。
- 在Photoshop或Canva中调整色彩、添加文字，完成最终作品。
六、常见误区与避坑建议
- ❌ 提示词过于笼统：“一个女孩” → ✅ “一位戴圆框眼镜的短发女孩，穿白色针织衫，坐在咖啡馆窗边看书”。
- ❌ 忽略负面提示：导致出现多余肢体、扭曲五官等问题。
- ❌ 盲目堆砌关键词：可能造成语义冲突，如“写实+卡通+油画”难以协调。
结语
AI文生图不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示工程、理解模型特性、结合后期处理，你就能稳定产出专业级图像。无论是自媒体配图、产品原型还是艺术创作，AI都将成为你的强大助手。
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