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 和国内的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来引导图像内容、风格、构图和细节。
二、写出高效果提示词（Prompt）的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：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，夜晚，霓虹灯光”）；
- 画质与细节：加入“8k resolution, ultra-detailed, sharp focus”等提升清晰度；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“blurry, deformed hands, extra fingers”）。
示例 Prompt：
A serene Chinese landscape painting of misty mountains and a small wooden boat on a calm river, traditional ink wash style, soft brushstrokes, monochrome with subtle gray tones, 8k resolution --v 5 --style raw
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（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，对东方美学理解更佳，适合国风创作；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合写实或商业用途。
四、优化生成结果的实用技巧
- 使用种子（Seed）固定构图：便于微调细节而不改变整体布局；
- 调整CFG Scale：值越高越贴近Prompt，但可能牺牲自然感（建议7–12之间）；
- 多次迭代+局部重绘：先生成草图，再对不满意区域（如手部、面部）进行Inpainting修复；
- 结合参考图（Image Prompt）：部分平台支持以图生图（img2img），保留原图结构并改变风格。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于模糊：“一张好看的图” → ✅ “一位金发女战士，身穿银色铠甲，站在雪山之巅，日出背景，史诗感，电影镜头”；
- ❌ 忽略负面提示：易出现畸形肢体、文字乱码等问题；
- ❌ 盲目堆砌关键词：可能导致语义冲突（如“写实”+“卡通”）；
- ✅ 建议：从简单Prompt开始，逐步添加细节，观察每次变化的影响。
六、实战案例：生成一张“未来城市中的茶馆”
Prompt：
A futuristic tea house in a neon-lit cyberpunk city, traditional Chinese architecture with glowing holographic lanterns, rain-soaked streets reflecting neon signs, people in modern hanfu drinking tea, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k --ar 16:9
Negative Prompt：
blurry, low quality, distorted perspective, western buildings, cars, text
通过上述提示，在Stable Diffusion或通义万相中即可生成兼具东方韵味与科幻感的独特画面。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“语言引导视觉创作”的新媒介。掌握Prompt工程、理解模型特性、不断实验优化，你就能从AI手中接过画笔，创造出真正属于自己的视觉作品。
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