一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等）将自然语言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，生成的图像越接近预期。
二、构建高效提示词的四大要素
- 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”、“皮克斯3D动画”）。
- 环境与细节：补充背景、光线、天气、构图等（如“黄昏下的东京街头，霓虹灯闪烁，雨后湿漉漉的地面”）。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”）。
三、实战示例：从普通提示到专业级Prompt
普通写法：
“一只猫在花园里”
优化后Prompt：
“A fluffy Persian cat sitting gracefully on a sunlit garden bench, surrounded by blooming roses and lavender, soft bokeh background, golden hour lighting, photorealistic style, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0”
四、常用参数与技巧
--ar 16:9：设置宽高比--v 6.0：指定模型版本（以Midjourney为例）--style raw：减少默认美化，更贴近提示- 使用权重强调关键词：如
(cyberpunk city:1.3)
五、常见问题与优化建议
问题1：人物手部畸形
→ 在Negative Prompt中加入“deformed hands, extra fingers”
问题2：风格不统一
→ 明确指定单一艺术流派，避免混搭过多风格关键词
问题3：细节模糊
→ 添加“high detail, sharp focus, 8k”等质量关键词，并配合高清放大工具（如Upscaler）
六、推荐工具与平台
- Midjourney：适合创意设计、概念艺术
- Stable Diffusion + WebUI：开源灵活，支持本地部署与模型微调
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景
- text2img.pro：中文友好，集成多种模型，支持一键生成与图片放大
结语
AI绘画不是“输入一句话就出图”的魔法，而是语言表达力 × 技术理解力的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能稳定产出可用于插画、海报、产品原型甚至短视频素材的高质量图像。立即尝试优化你的下一个Prompt吧！