一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画工具（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或text2img.pro）通过“文生图”（Text-to-Image）模型，将用户输入的文本描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越具体、结构越清晰的提示，生成效果越接近预期。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个高质量的Prompt通常包含以下要素：
- 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“吉卜力风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）
- 细节修饰：包括表情、姿势、服饰纹理、光影等（如“温柔微笑，长发飘逸，阳光透过树叶洒在脸上”）
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“电影感构图”、“景深模糊”等提升画质的词汇
示例Prompt：
“一位穿红色汉服的东方少女站在樱花树下，微风轻拂裙摆，阳光斑驳，吉卜力动画风格，柔焦镜头，8k高清，温暖色调”
三、精准控制艺术风格
不同风格对关键词敏感度不同。以下是常见风格的关键词参考：
- 动漫/插画：anime style, illustration, cel shading, vibrant colors
- 写实摄影：photorealistic, DSLR, f/1.8 aperture, natural lighting
- 油画/古典：oil painting, renaissance, brush strokes, chiaroscuro
- 科幻/赛博朋克：cyberpunk, neon lights, rainy street, futuristic city
在text2img.pro等平台中，可结合“风格参考图”或使用内置风格模板进一步锁定视觉方向。
四、避免常见误区
- 提示词过于笼统：如“一个女孩” → 应细化为“20岁东亚女性，短发，穿白色连衣裙，站在海边”
- 矛盾描述：如“写实风格 + 卡通眼睛”会导致模型混乱
- 忽略负面提示（Negative Prompt）：可添加“blurry, low quality, extra fingers, distorted face”等排除不良元素
五、进阶技巧：迭代优化与局部重绘
首次生成后，可通过以下方式优化：
- 微调关键词：替换或增减形容词（如将“明亮”改为“黄昏暖光”）
- 使用Inpainting（局部重绘）：修复手部、面部等易出错区域
- 结合ControlNet：输入姿势草图或深度图，精确控制构图
六、实战案例：生成一张商业插画
需求：用于咖啡品牌宣传的插画，温馨、手绘感、带猫咪元素。
Prompt：
“A cozy hand-drawn illustration of a young woman sipping coffee in a sunlit café, a fluffy cat curled up on the windowsill, warm earth tones, soft pencil texture, Studio Ghibli meets indie comic style, no text, high detail”
配合Negative Prompt：
“photorealistic, 3D render, blurry, low resolution, human deformities”
结语
AI绘画不是“输入即完美”，而是“提示+迭代+审美”的结合。掌握结构化Prompt编写方法，理解风格关键词的影响力，并善用工具提供的优化功能，你就能稳定产出可用于设计、自媒体、电商甚至出版的高质量图像。立即在text2img.pro上尝试你的第一个专业级AI插画吧！