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、Midjourney或通义万相等），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之间的映射关系，最终生成对应的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下几个核心部分：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的年轻女子”。
- 风格关键词：指定艺术风格，如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 技术参数暗示：如“8k超高清”、“景深模糊”、“电影感构图”。
示例对比：
低质量Prompt：“画一个女孩” → 结果模糊、缺乏细节。
高质量Prompt：“一位东亚少女，身着淡蓝色丝绸汉服，站在樱花树下，微风轻拂发丝，柔光午后，浅景深，吉卜力动画风格，8k细节” → 画面具体、风格鲜明、质感突出。
三、常用AI绘画平台与模型选择建议
- Stable Diffusion（开源）：适合本地部署，可高度自定义，配合ControlNet、LoRA等插件实现精细控制。
- Magic Media / Midjourney（在线）：操作简单，社区氛围强，适合快速出图和灵感探索。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持优秀，对本土文化元素（如国风、传统建筑）理解更准确。
四、提升出图质量的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、水印”。
- 分层构建Prompt：先确定主体，再叠加风格，最后补充细节，避免信息过载。
- 参考图+文生图（Img2Img）：上传草图或参考图，结合文字提示引导AI生成更符合预期的结果。
- 多次迭代优化：根据初稿调整关键词权重（如使用(关键词:1.3)增强强调）。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 过度堆砌关键词 → 导致语义冲突或画面混乱。
- ❌ 忽略文化语境 → 如用西方模型生成“唐宋仕女”可能失真，建议选用支持中文文化的模型。
- ❌ 期望一次完美 → AI生成具有随机性，需结合后期修图或多次生成筛选。
结语
AI文生图不是魔法，而是“语言+审美+技术”的综合表达。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像导演一样，指挥AI为你绘制心中所想。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量Prompt吧！