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），自动生成与之语义匹配的图像。其核心在于提示词的质量与模型对语义的理解能力。
二、构建高效提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确图像主角（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”“水墨画”“吉卜力动画风”）；
- 环境与背景：如“在樱花盛开的京都庭院中”；
- 光照与色彩：如“柔和晨光，粉紫色调”；
- 技术参数暗示：如“8k超高清，电影级景深”。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“画一个女孩” → 结果模糊、缺乏细节。
✅ 高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿淡青色丝绸汉服，站在雨后的江南园林中，手持油纸伞，背景有假山和垂柳，柔焦镜头，胶片质感，4k细节”。
三、常用AI绘画模型与平台选择
- Stable Diffusion：开源、可本地部署，支持高度自定义，适合进阶用户；
- Midjourney：艺术感强，操作简单，需通过Discord使用；
- DALL·E 3（OpenAI）：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 国内平台（如通义万相、文心一格）：中文支持好，符合本土审美。
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“blurry, deformed hands, extra fingers”；
- 调整CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面僵硬（建议7–12）；
- 多次生成+筛选：同一Prompt生成多张，挑选最佳结果；
- 结合ControlNet等插件：控制构图、姿态或边缘，实现精准生成。
五、应用场景与案例参考
- 电商产品图：生成无模特的服装展示图；
- 游戏/动漫概念设计：快速产出角色或场景草图；
- 社交媒体配图：定制化封面、头图；
- 教育与科普插图：可视化抽象概念。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是语言表达能力 + 审美判断 + 技术理解的结合。掌握提示词工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能从“随机出图”迈向“精准创作”。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI视觉创作之旅！