一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之匹配的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高质量Prompt的关键要素
一个有效的Prompt应包含以下结构：
- 主体描述：明确图像主角（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”、“吉卜力动画风”）；
- 环境与背景：说明场景（如“在樱花纷飞的京都庭院中”）；
- 光照与色调：如“柔光”、“高对比度”、“暖色调”；
- 技术参数（可选）：如“8k分辨率”、“超细节”、“景深模糊”。
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的年轻女子，站在夜晚的长安城街道上，灯笼微光映照，背景有飞檐斗拱和飘雪，赛博朋克融合中国传统元素，电影感构图，8k超高清，细节丰富 --v 6.0”
三、常用AI绘图平台对比
| 平台 | 优势 | 适合人群 |
|---|---|---|
| Midjourney | 艺术感强，风格多样，社区活跃 | 设计师、插画师、创意工作者 |
| Stable Diffusion（本地/在线） | 开源免费，可自定义模型，控制精细 | 技术爱好者、开发者、专业创作者 |
| DALL·E 3（via Bing Image Creator） | 理解复杂语义能力强，细节准确 | 普通用户、内容创作者 |
| 通义万相 / 文心一格 | 中文支持好，本土化风格强 | 中文用户、国风创作 |
四、提升出图质量的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”；
- 调整CFG Scale与采样步数：CFG值过高会导致画面僵硬，建议7–12之间；步数20–30通常足够；
- 结合ControlNet或Reference Image：通过姿势图、线稿或参考图控制构图；
- 多次迭代优化：根据初稿微调Prompt，逐步逼近理想效果。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的女孩”）→ ✅ 改为“20岁东亚女性，齐肩黑发，温柔眼神，浅蓝色连衣裙”；
- ❌ 堆砌过多风格导致冲突（如“写实+像素风+水墨”）→ ✅ 聚焦1–2种主导风格；
- ❌ 忽略比例与透视 → 可加入“三分构图”、“广角镜头”、“黄金比例”等关键词引导。
六、实战案例：生成一张“未来城市中的茶馆”
Prompt：
“未来主义中式茶馆，悬浮在云层之上，玻璃与竹子结合的建筑，内部有机器人茶艺师正在泡茶，窗外是飞行汽车和霓虹灯塔，赛博朋克黄昏色调，电影《银翼杀手》风格，超广角镜头，8k细节 --ar 16:9”
通过此Prompt，在Midjourney v6中可生成极具氛围感的概念图，适用于游戏场景或科幻插画。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是人机协作的创意过程。掌握Prompt工程、理解模型特性、不断实验优化，才能真正释放AI的视觉创造力。现在，就去text2img.pro等平台尝试你的第一个高质量Prompt吧！