一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）模型通过深度学习大量图文对，学会将自然语言描述转化为视觉图像。主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney以及国内的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖精准的提示词（Prompt）来引导生成方向。
二、写出高效提示词的5个关键要素
一个优质的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”、“吉卜力动画风格”）
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，黄昏时分”）
- 构图与视角：如“特写镜头”、“俯视角度”、“三分法构图”
- 画质关键词：加入“8k resolution, ultra-detailed, sharp focus”等提升细节
示例对比：
❌ 低效提示：“画一个女孩”
✅ 高效提示：“一位穿着红色汉服的东亚少女，站在古风庭院中，樱花飘落，柔光滤镜，电影感构图，8k高清，细节丰富，by Artgerm and WLOP”
三、控制生成风格的实用技巧
除了文字描述，还可通过以下方式精准控制风格：
- 引用艺术家名字：如“in the style of Van Gogh”可模仿其笔触
- 使用风格关键词库：如“cyberpunk, steampunk, ukiyo-e, pixel art”
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, deformed hands, low quality”
四、在text2img.pro上的实操步骤
- 访问 text2img.pro 网站
- 在输入框中填写精心设计的Prompt（支持中文/英文）
- 选择模型版本（如SDXL 1.0、Qwen-Image等）
- 调整参数：分辨率（建议1024x1024）、采样步数（20-30）、CFG值（7-12）
- 点击“生成”，等待几秒即可获得高清图像
五、常见问题与优化建议
- 手部/人脸畸形？ → 加入“perfect anatomy, symmetrical face”等关键词，或使用ControlNet辅助
- 画面太杂乱？ → 简化Prompt，聚焦核心元素
- 想批量生成不同变体？ → 使用“seed”固定随机种子后微调提示词
结语
AI绘画不是“输入即完美”，而是人机协作的艺术。通过不断迭代提示词、理解模型特性，并结合后期处理（如图片放大、背景移除），你将能稳定产出可用于设计、插画、自媒体甚至商业项目的高质量图像。立即在 text2img.pro 上实践吧！