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、Qwen-VL等），通过分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的对应关系，从而生成符合描述的图像。
二、写出高质量提示词（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“一位穿着汉服的少女”）。
- 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”）。
- 细节修饰：包括姿势、表情、服饰纹理、光影效果等（如“逆光、微风拂发、丝绸质感”）。
- 环境与背景：如“樱花纷飞的古风庭院”或“未来都市夜景”。
- 技术参数暗示：如“8k超高清”、“电影级景深”、“Unreal Engine渲染”等可引导模型提升画质。
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、质量不可控。
✅ 优质提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡青色汉服，站在雨后的竹林中，阳光透过竹叶洒在她脸上，写实摄影风格，85mm镜头，f/1.4光圈，8k高清” → 画面清晰、氛围感强。
三、常用AI绘画平台与模型选择
- Stable Diffusion（本地/在线）：开源灵活，支持LoRA、ControlNet等插件，适合进阶用户。
- Midjourney（Discord）：艺术感强，操作简单，适合创意设计。
- DALL·E 3（OpenAI）：理解复杂语义能力强，适合商业文案配图。
- 通义万相 / 文心一格：中文友好，本土化风格支持好。
四、优化生成效果的实用技巧
- 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（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面僵硬（建议7–12）。
- 多次生成+筛选：同一提示生成4–9张图，挑选最佳构图。
- 结合图生图（Img2Img）：先用草图或参考图引导AI细化。
五、实战案例：生成一张“科幻城市中的猫”
Prompt：
A cyberpunk cat with glowing green eyes, wearing a tiny neon-lit jacket, walking on a rainy street in a futuristic Tokyo city at night, holographic billboards, reflections on wet pavement, cinematic lighting, by Syd Mead and Blade Runner style, ultra-detailed, 8k
Negative Prompt： blurry, low quality, deformed paws, extra legs, human face
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“精准沟通+迭代优化”的创作过程。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。
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