一、为什么你的AI图片总是“差点意思”？
很多用户在使用文生图工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion或通义万相）时，常遇到生成结果模糊、风格不符、细节混乱等问题。根本原因往往不是模型能力不足，而是提示词（Prompt）不够精准。
二、高质量AI图片的核心：结构化提示词
一个优秀的Prompt应包含以下5个维度：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格设定：指定艺术风格（如“新海诚动画风格”、“赛博朋克插画”）
- 构图与视角：如“特写镜头”、“俯视角度”、“三分法构图”
- 光照与氛围：如“柔光黄昏”、“霓虹夜景”、“雾气弥漫”
- 技术参数：可选，如“8k分辨率”、“超精细细节”、“电影级质感”
三、实战案例：从普通Prompt到高阶Prompt
普通写法：
一只猫
优化后写法：
一只橘色虎斑猫，坐在阳光洒落的窗台上，新海诚动画风格，柔焦镜头，温暖午后氛围，8k高清细节，毛发清晰可见 --v 6.0 --style raw
四、常见误区与避坑指南
- ❌ 堆砌形容词但无逻辑关联（如“美丽、神秘、科技感、复古”混搭）
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt），导致出现多余元素（如多手指、扭曲人脸）
- ✅ 建议使用英文关键词（多数模型训练数据以英文为主）
- ✅ 参考优秀作品的Prompt结构，逐步迭代优化
五、进阶技巧：用参考图+文本混合生成
部分平台（如text2img.pro支持的Qwen-Image模型）允许上传参考图并结合文本描述生成新图。例如：
- 上传一张梵高《星夜》局部
- 输入Prompt：
现代城市夜景，采用梵高笔触风格，漩涡状星空覆盖摩天大楼，强烈色彩对比
这种方式能更精准控制风格迁移效果。
六、总结：好图=70%提示词+30%模型
AI绘画的本质是“人机协作”。掌握结构化Prompt写作方法，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”。不妨现在就打开text2img.pro，尝试用本文模板生成你的第一张高质量AI作品！