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、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关联，最终生成对应图像。因此，提示词的质量直接决定出图效果。
二、构建高效提示词（Prompt）的四大要素
一个优秀的Prompt通常包含以下四个关键部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）。
- 风格与媒介：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“3D渲染”）或参考艺术家（如“宫崎骏风格”）。
- 细节与氛围：添加光线、表情、背景、情绪等（如“黄昏逆光，温柔微笑，樱花飘落”）。
- 技术参数暗示：可加入“8k高清”“电影感构图”“景深模糊”等提升画质的关键词。
三、实战示例：从普通Prompt到高阶Prompt
普通写法：
“一只猫” → 结果可能模糊、风格随机。
优化后写法：
“一只橘色虎斑猫，坐在阳光明媚的窗台上，毛发细腻有光泽，背景是绿意盎然的庭院，摄影风格，85mm镜头，f/1.8大光圈，8k超高清”
这样的Prompt能显著提升图像的细节、风格一致性和真实感。
四、常用负向提示（Negative Prompt）避免雷区
除了正向描述，使用负向提示可排除不想要的元素，例如：
- low quality, blurry, distorted face（低质量、模糊、人脸扭曲）
- extra fingers, deformed hands（多余手指、手部畸形）
- text, watermark, logo（文字、水印、logo）
五、模型与参数调优建议
不同平台（如text2img.pro、Midjourney、Stable Diffusion WebUI）支持的参数略有差异，但通用建议包括：
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面僵硬。
- 采样步数（Steps）：20–30步通常足够，过多收益递减。
- 分辨率：优先选择平台支持的原生比例（如512×512、768×768），避免拉伸失真。
六、进阶技巧：结合参考图与LoRA模型
若需高度定制化风格，可：
- 上传参考图（Image Prompt）引导构图或配色；
- 加载特定LoRA模型（如“动漫角色LoRA”“写实人像LoRA”）锁定风格；
- 使用ControlNet控制姿态、边缘或深度信息。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是语言表达力 × 技术理解力的结合。掌握Prompt工程的核心逻辑，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，生成属于你的AI杰作吧！