一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）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 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来引导图像生成。
二、写出有效的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。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，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰纹理、光影效果等，例如“阳光透过树叶洒在脸上，微笑着看向远方”。
- 构图与视角：如“特写镜头”、“广角俯拍”、“三分法构图”。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”。
示例 Prompt：
A serene lakeside at dawn, mist rising from the water, pine trees in the background, soft golden light, realistic photography style, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI模型与平台
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署与精细控制；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对本土文化元素（如国风、传统建筑）表现更佳。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- 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）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50步）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 分层描述：先写主体，再加环境，最后加风格，逻辑清晰；
- ✅ 使用权重符号：如 (cyberpunk:1.3) 强调关键词；
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格 + 卡通人物”会导致模型混淆；
- ❌ 堆砌过多关键词：可能互相干扰，建议精炼核心要素。
六、进阶应用：结合ControlNet与LoRA
若需精确控制姿势、构图或特定角色，可使用：
- ControlNet：通过边缘图、深度图或姿态图引导生成；
- LoRA模型：微调特定风格或人物，实现一致的角色形象。
结语
AI文生图不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解语言与视觉之间映射关系的艺术。通过精心设计Prompt、合理选择模型与参数，你不仅能生成惊艳的图像，还能将其应用于插画、广告、游戏原画甚至产品设计中。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅吧！