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”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”）；
- 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”；
- 技术参数（可选）：如“8k、超细节、景深效果”。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“画一个女孩”
✅ 高效Prompt：“一位穿红色汉服的东方少女，站在古风庭院中，樱花飘落，柔光黄昏，电影感构图，8k超高清，写实风格 --v 6.0”
三、常用AI绘画平台与模型选择
- Midjourney：适合艺术创作，风格化强，需通过Discord使用；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署，可搭配ControlNet等插件实现精准控制；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业插图；
- 通义万相 / 文心一格：中文友好，适合本土化内容生成。
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、多手指、文字水印”；
- 调整CFG Scale与采样步数：CFG值过高易失真，建议7–12之间；步数20–30通常足够；
- 结合参考图（Image Prompt）：部分平台支持以图生图，可保留构图或风格；
- 多次迭代优化：根据初稿微调关键词，逐步逼近理想效果。
五、应用场景与案例
- 自媒体配图：快速生成封面、插画；
- 电商产品概念图：展示未上市商品外观；
- 游戏/影视概念设计：辅助美术团队产出灵感草图；
- 教育与科普：可视化抽象概念（如“量子纠缠”、“古代城市复原”）。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是人机协作的创意工具。掌握Prompt工程思维，理解模型特性，并不断实践反馈，你就能稳定输出专业级图像。现在就去text2img.pro试试吧！