一、为什么你的AI图片总是“翻车”？
很多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或DALL·E等AI绘画工具时，常常遇到生成结果与预期相差甚远的问题。比如人物五官扭曲、场景逻辑混乱、风格不统一等。根本原因往往在于提示词（Prompt）不够精准，或对模型的理解不足。
二、高质量Prompt的四大核心要素
一个有效的AI绘图提示词应包含以下四个维度：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力动画风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）；
- 环境与构图：包括背景、光照、视角（如“黄昏下的樱花庭院，柔光，低角度仰拍”）；
- 质量与细节控制：添加“8k, ultra-detailed, sharp focus”等提升画质的通用词。
三、实战案例：从模糊想法到精准输出
错误示例：
画一个女孩
→ 结果随机、质量低、无风格指向。
优化后Prompt：
A young Chinese woman in traditional Hanfu, standing under cherry blossoms at sunset, soft golden lighting, cinematic composition, Studio Ghibli style, 8k resolution, intricate embroidery details, gentle expression --ar 16:9 --v 6.0
这个提示词清晰定义了人物、服饰、场景、光线、风格、画质和比例，极大提升了生成结果的可控性。
四、高级技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
除了正向描述，负面提示能有效排除不想要的元素。例如：
Negative prompt: blurry, deformed hands, extra fingers, low quality, text, watermark
这能显著减少AI常见的“手部畸形”“画面模糊”等问题，尤其在Stable Diffusion中效果显著。
五、风格迁移与参考图（Image Prompt）
部分平台（如Midjourney v6、DALL·E 3）支持上传参考图作为风格引导。你可以提供一张喜欢的插画，让AI模仿其色彩、笔触或构图。结合文字提示，实现“以图生图+文生图”的混合控制。
六、常见误区与避坑指南
- ❌ 堆砌过多无关关键词 → 导致语义冲突；
- ❌ 忽略模型版本差异 → 不同版本对同一Prompt响应不同；
- ❌ 过度依赖默认设置 → 主动调整CFG Scale、Steps等参数可提升细节。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是一门结合语言表达、视觉审美与技术理解的新技能。掌握结构化Prompt编写方法，配合反复测试与迭代，你就能稳定产出可用于设计、插画、自媒体甚至商业项目的高质量图像。
想快速上手？不妨从模仿优秀Prompt开始，在text2img.pro等平台尝试本文提供的模板，逐步构建属于你的AI创作工作流。