一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之匹配的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高质量Prompt的关键要素
一个有效的Prompt应包含以下结构：
- 主体描述：明确图像主角（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“皮克斯3D动画”）；
- 环境与背景：如“在樱花纷飞的京都庭院中”；
- 光照与色调：如“柔光、暖色调、黄昏氛围”；
- 构图与视角：如“特写镜头、低角度仰拍”；
- 排除项（Negative Prompt）：避免不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）。
三、实战Prompt示例
案例1：电商产品图
高清产品摄影，一瓶透明玻璃装的天然矿泉水，水滴凝结在瓶身，背景为浅灰色大理石台面，柔光照明，极简主义风格，8k --ar 3:4 --v 6.0
案例2：游戏角色设计
幻想风格女战士，银色铠甲镶嵌蓝宝石，红色披风在风中飘扬，站在雪山之巅，日出逆光，史诗感，Unreal Engine 5渲染 --style raw
四、模型与参数选择建议
- Stable Diffusion：开源灵活，适合本地部署，需搭配WebUI使用；
- Midjourney：艺术感强，操作简单，适合创意设计；
- DALL·E 3：理解复杂指令能力强，适合商业场景；
- 关键参数：
--ar（宽高比）、--v（模型版本）、--style（风格模式）、--quality（生成质量）。
五、常见问题与优化技巧
- 图像细节不足？ → 增加具体形容词（如“精细刺绣”、“金属拉丝质感”）；
- 风格偏离预期？ → 引用知名艺术家或作品（如“by Studio Ghibli”）；
- 多次生成效果不稳定？ → 固定种子值（seed）进行微调；
- 中文Prompt效果差？ → 优先使用英文，或结合翻译工具优化关键词。
六、进阶：结合ControlNet与LoRA
对于更高控制需求，可使用ControlNet（控制姿势、边缘、深度图）和LoRA模型（微调特定角色或风格），实现精准生成。例如：上传线稿，让AI按指定风格上色。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言工程”。掌握Prompt的结构化表达，理解模型特性，并不断迭代测试，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！