一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等）将自然语言描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成的图像越接近预期。
二、构建高效提示词的四大要素
- 主体描述：明确画面主角，如“一位穿汉服的少女”。
- 风格设定：指定艺术风格，如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”。
- 环境与背景：补充场景信息，如“站在樱花树下，夜晚城市灯光”。
- 技术参数：可加入画质关键词，如“8k, ultra-detailed, sharp focus”。
三、实战示例：从模糊想法到精准Prompt
原始想法：“我想画一个未来城市的机器人。”
优化后Prompt：
A futuristic humanoid robot standing on a neon-lit rooftop in Tokyo, cyberpunk style, rain-soaked streets below, cinematic lighting, 8k resolution, highly detailed mechanical textures, by Greg Rutkowski and Syd Mead
此提示词包含主体、地点、风格、氛围、画质及艺术家参考，极大提升生成质量。
四、常用增强技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, deformed hands, low quality”。
- 权重控制：用括号强调重点，如“(cyberpunk:1.3)”提升风格权重。
- 参考图引导：部分平台支持Img2Img或ControlNet，用草图控制构图。
五、推荐工具与平台
初学者可尝试：text2img.pro（支持中文Prompt、多种模型切换、一键高清放大）。进阶用户可部署本地Stable Diffusion，结合LoRA、Embedding等微调模型。
结语
AI绘画不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程，你就能把想象力稳定转化为视觉作品。立即在text2img.pro上实践本文技巧，开启你的AI创作之旅！