一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来准确理解用户意图。
二、写出高效果提示词的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确画面核心对象（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”“吉卜力动画风”）；
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，黄昏时分”）；
- 细节修饰：包括光影、构图、镜头视角等（如“柔光、特写、浅景深”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）。
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩”
✅ 优化提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色汉服，站在盛开的樱花树下，夕阳余晖洒在脸上，柔焦摄影风格，85mm镜头，浅景深，高清细节，--ar 16:9 --v 6.0”
三、常用AI绘图平台与参数设置建议
- Midjourney：适合艺术创作，支持风格化强、氛围感足的图像。常用参数如
--v 6.0（最新模型）、--style raw（更贴近提示）、--ar 3:2（调整宽高比）。 - Stable Diffusion（WebUI）：开源灵活，可本地部署。需搭配LoRA、ControlNet等插件实现精细控制。采样步数（Steps）建议20–30，CFG值7–9较平衡。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，对中文提示理解能力强，适合电商、营销场景快速出图。
四、实战技巧：提升出图质量的5个方法
- 使用关键词权重：在部分平台可用括号强调重点，如
(glowing eyes:1.3)； - 参考图引导（Image Prompt）：上传参考图+文字描述，实现风格迁移；
- 分阶段生成：先生成草图，再用高清修复（Hires Fix）或Upscale放大；
- 善用负面提示：固定加入
blurry, deformed, text, watermark等避免常见缺陷； - 迭代优化：根据初稿结果反向调整Prompt，逐步逼近理想效果。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于冗长或矛盾（如“写实+卡通”）；
- ❌ 忽略模型特性（如在SD中使用MJ专属语法）；
- ❌ 过度依赖默认参数，未根据内容调整CFG或采样器；
- ❌ 忽视版权与伦理问题（如生成真人肖像用于商业用途）。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人与AI协同创作的过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合平台特性反复实践，你将能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量Prompt吧！