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、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
二、写出有效提示词（Prompt）的关键要素
一个高效的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确画面核心对象（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：如“在樱花盛开的京都庭院中”；
- 光照与色调：例如“柔光、暖色调、黄昏时分”；
- 技术参数暗示：如“8k、超高清、细节丰富”可引导模型提升画质。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“画一个女孩”
✅ 高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色丝绸汉服，站在雨后的竹林中，晨雾缭绕，柔光逆光，电影感构图，8k超高清细节，风格参考宫崎骏动画”
三、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不希望出现的元素，显著提升生成质量。常见负面词包括：
- low quality, blurry, distorted（低质量、模糊、变形）
- extra fingers, deformed hands（多余手指、手部畸形）
- text, watermark, logo（文字、水印、logo）
四、模型与平台选择建议
不同平台适合不同需求：
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件，适合专业用户；
- Midjourney：艺术感强，操作简单，适合创意设计；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，集成于阿里生态，适合中文用户快速生成电商、宣传类图像。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：“未来主义大都市夜景，高耸的霓虹摩天楼，空中飞行汽车穿梭，雨后湿滑街道反射灯光，赛博朋克风格，紫色与青色主调，电影《银翼杀手2049》氛围，超广角镜头，8k细节”
Negative Prompt：“daytime, cartoon, low resolution, people, trees”
六、常见误区与优化建议
- 避免过于笼统或矛盾的描述（如“写实又卡通”）；
- 关键词顺序有一定影响，重要元素尽量靠前；
- 多次迭代测试，微调关键词比一次性写完美更高效；
- 结合图像放大（Upscaling）和背景移除工具进一步优化成品。
结语
AI文生图不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，指挥AI为你绘制心中的世界。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量生成吧！