一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过解析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉元素的对应关系，最终生成匹配描述的图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。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（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”、“吉卜力工作室风格”）；
- 细节修饰：包括光线、构图、色彩、背景等（如“柔光、85mm镜头、浅景深、樱花背景”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多余手指”）。
示例Prompt：
a cyberpunk girl wearing neon-lit hanfu, standing on a rainy Tokyo street at night, cinematic lighting, bokeh background, ultra-detailed, 8k --v 6.0 --style raw
三、选择合适的AI绘图工具与模型
不同平台和模型擅长的领域不同：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- 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）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成高质量图像；
- DALL·E 3：与自然语言理解深度结合，能处理复杂指令。
四、调整参数优化输出
除了Prompt，以下参数也影响成图质量：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高可能导致画面生硬（建议7–12）；
- 采样步数（Steps）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–30步足够）；
- 分辨率：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 使用具体词汇：避免“好看”“酷”等主观词，改用“金色卷发、皮夹克、霓虹灯反射”等具象描述；
- ✅ 分层构建Prompt：先写主体，再加风格，最后补充细节；
- ❌ 堆砌过多关键词：可能导致模型混淆，优先级混乱；
- ✅ 善用参考图（Img2Img）：上传草图或参考图可大幅提升控制精度。
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解模型逻辑、反复迭代优化的过程。掌握Prompt工程、工具特性和参数调优，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”，释放AI的真正生产力。
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