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、写出有效的提示词（Prompt）
高质量的图片始于清晰、具体的提示词。一个优秀的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“赛博朋克”“水墨风”“吉卜力动画”）；
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰、光影、背景等（如“微笑、手持油纸伞、雨中古街”）；
- 技术参数暗示：如“8k高清”“电影感构图”“景深模糊”等可引导模型提升画质。
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，站在樱花树下微笑，柔光滤镜，日系插画风格，8k高清”
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源、可本地部署，适合精细控制与定制化；
- Midjourney：艺术感强，适合创意设计与概念图；
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持优秀，适合本土化内容创作。
四、调整关键参数提升成图质量
除Prompt外，以下参数也至关重要：
- 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生硬（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但耗时增加（通常20–50步）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现相同结果，便于微调。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt示例：
“未来主义城市夜景，霓虹灯闪烁，悬浮汽车穿梭于摩天大楼之间，雨后湿滑街道反射灯光，赛博朋克风格，电影《银翼杀手》氛围，超广角镜头，8k高清，景深效果”
配合CFG=9，Steps=30，分辨率1024×768，即可生成极具沉浸感的科幻场景。
六、常见误区与优化建议
- 避免矛盾描述（如“白天”和“满天繁星”）；
- 慎用抽象词汇（如“美丽”“震撼”），改用具体视觉元素；
- 多尝试负向提示（Negative Prompt），如“blurry, deformed hands, low quality”排除瑕疵；
- 善用参考图（Img2Img或ControlNet）引导构图与姿态。
结语
AI文生图不仅是技术，更是“语言的艺术”。掌握Prompt工程思维，结合模型特性与参数调优，你就能将想象力高效转化为视觉作品。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！