一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）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、Midjourney、DALL·E 3 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、写出高效果的提示词（Prompt）
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”、“水墨风”、“吉卜力动画风格”。
- 细节修饰：包括光照（柔光、逆光）、构图（特写、广角）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 排除项（Negative Prompt）：避免不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指”。
示例 Prompt：
“一位站在樱花树下的日系少女，身穿淡粉色和服，微风吹起发丝，阳光透过树叶洒在脸上，柔焦摄影风格，85mm镜头，背景虚化，高清细节 --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（WebUI 或在线平台）：开源灵活，支持自定义模型（如Realistic Vision、DreamShaper），适合精细控制。
- 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、手稿上色等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合创意文案配图。
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，步数越高细节越丰富，但边际效益递减。
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面生硬。
- 分辨率：基础模型通常支持512x512或768x768，可配合高清修复（Hires Fix）放大至1024+。
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、常见问题与解决方案
- 人物畸形（如多手指）：使用专门的人像模型（如epicrealism），或添加Negative Prompt：“deformed hands, extra fingers”。
- 风格不符：在Prompt中加入具体艺术家名或风格标签，如“by Makoto Shinkai”。
- 中文Prompt效果差：部分模型对英文更敏感，可尝试中英混合或使用通义万相等中文优化模型。
六、实战建议
1. 先草图后精修：用简单Prompt快速试错，再逐步添加细节。
2. 建立自己的Prompt库：记录有效关键词组合，提高效率。
3. 结合图生图（Img2Img）：用草图或照片作为参考，引导AI生成更可控的结果。
结语
AI绘画不是魔法，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握Prompt工程的核心逻辑，你就能把想象力精准转化为视觉作品。现在就去 text2img.pro 或你喜欢的平台，试试今天学到的技巧吧！