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 3、Midjourney和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
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应包含以下要素：
- 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”“吉卜力动画风格”）；
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、材质等（如“柔光照明”“85mm镜头”“丝绸质感”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊”“畸变”“文字水印”）。
示例Prompt：
“一位站在樱花树下的日系少女，穿着淡粉色和服，微风轻拂发丝，背景虚化，柔焦效果，胶片质感，4K高清，吉卜力工作室风格 --v 6.0 --style raw”
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；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持优秀，集成于阿里生态，适合中文用户快速上手。
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（引导强度）：值越高越贴近Prompt，但过高会导致画面生硬（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
- ✅ 分层写Prompt：先写主体，再加风格，最后补细节；
- ✅ 使用权重语法：如“(樱花:1.3)”强调关键词；
- ❌ 避免矛盾描述（如“写实风格”+“卡通渲染”）；
- ❌ 勿堆砌过多无关关键词，会稀释模型注意力。
六、进阶：结合ControlNet实现精准控制
若需严格控制人物姿势、建筑结构或线稿上色，可使用ControlNet插件。上传草图或深度图，AI将在保持结构的同时进行风格化生成，极大提升可控性。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是“语言+审美+技术”的综合实践。掌握Prompt工程、理解模型特性、善用参数调节，你就能稳定产出专业级图像。现在，打开你的AI绘图工具，尝试优化下一条提示词吧！
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