引言：为什么你的AI图片总是“差点意思”？
许多初学者在使用AI绘画工具（如Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion或通义万相）时，常常遇到生成结果与预期不符的问题——人物比例失调、风格混乱、细节模糊等。其实，问题往往出在提示词（Prompt）的写法和参数控制上。
一、理解AI文生图的基本原理
AI图像生成模型通过学习海量图文对，建立起“文字描述”与“视觉元素”之间的映射关系。因此，清晰、具体、结构化的提示词是获得理想图像的关键。
二、高质量提示词的五大要素
- 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”、“水墨风”、“吉卜力工作室动画”）。
- 细节修饰：包括表情、姿势、服装纹理、光影效果等（如“微笑、侧身站立、丝绸长裙、柔光”）。
- 环境与背景：如“樱花树下”、“未来城市夜景”、“极简白色背景”。
- 技术参数：部分平台支持添加分辨率、宽高比、随机种子等（如
--ar 16:9 --v 6.0）。
三、实战案例：从普通提示到专业级输出
普通提示：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏特色。
优化后提示：
“一位20岁东亚女性，身穿淡蓝色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，柔光逆光，浅景深，85mm镜头，胶片质感，吉卜力动画风格 --ar 3:4 --style raw”
这个提示包含了人物特征、服装材质、环境、光影、镜头参数和艺术风格，极大提升了生成图像的精准度与美感。
四、常见风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, 8k, ultra-detailed, cinematic lighting
- 动漫类：anime style, Makoto Shinkai, Studio Ghibli, vibrant colors
- 艺术流派：Van Gogh style, cyberpunk, steampunk, ukiyo-e（浮世绘）
- 极简/商业：minimalist, flat design, product photography, white background
五、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
在Stable Diffusion等工具中，可通过负面提示排除不想要的元素，例如：
Negative prompt: blurry, deformed hands, extra fingers, low quality, text, watermark
这能有效避免常见AI缺陷，提升图像可用性。
六、平台差异与适配建议
不同AI绘图平台对提示词的敏感度不同：
- Midjourney：强调风格词和艺术家名，支持
--style参数。 - Stable Diffusion：需更详细的结构化提示，支持LoRA模型微调。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文提示友好，支持“以图生图”和“图像风格迁移”。
结语：持续迭代，打造你的AI视觉库
AI绘画不是一次生成就完美的过程，而是通过测试—反馈—优化不断逼近理想效果。建议建立自己的提示词模板库，记录成功案例，逐步形成个人风格。
现在，打开你的AI绘图工具，尝试用本文的方法重写一条提示词吧！你可能会惊讶于生成结果的飞跃式提升。