一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过自然语言描述生成对应的图像。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
一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确画面主角（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”、“水墨画”、“吉卜力动画风”）
- 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”
- 技术参数暗示：如“8k超高清、电影级景深、细节丰富”
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩”
✅ 优化提示：“一位身穿红色丝绸汉服的东方少女，站在雨后的竹林中，阳光透过竹叶洒下斑驳光影，写实风格，8k高清，细腻皮肤质感，电影感构图”
三、常用风格关键词参考
- 写实类：photorealistic, ultra-detailed, cinematic lighting
- 动漫/插画：anime style, cel shading, Studio Ghibli, Makoto Shinkai
- 艺术流派：impressionism, surrealism, cyberpunk, steampunk
- 中国风：ink wash painting, traditional Chinese architecture, guofeng
四、进阶技巧：使用负面提示（Negative Prompt）
负面提示用于排除不想要的元素，例如：
Negative prompt: blurry, low quality, deformed hands, extra fingers, text, watermark
这能显著提升图像质量，避免常见AI生成缺陷。
五、平台与模型选择建议
- 初学者友好：Midjourney（Discord操作）、通义万相（中文支持好）
- 高自由度：Stable Diffusion（可本地部署，支持LoRA、ControlNet等插件）
- 商业用途**：注意各平台版权政策，部分模型生成图可用于商用（如SDXL 1.0）
六、实战案例：生成一张“未来城市中的茶馆”
Prompt：
A futuristic tea house in a neon-lit cyberpunk city at night, traditional Chinese architecture with glowing lanterns and holographic menu boards, rain-slicked streets reflecting colorful lights, cinematic atmosphere, by Syd Mead and Hayao Miyazaki, 8k resolution
Negative prompt：
lowres, bad anatomy, blurry, duplicate, modern furniture
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是人机协作的艺术。通过不断迭代提示词、理解模型特性，并结合后期处理（如图片放大、背景移除），你将逐步掌握生成理想图像的能力。立即在 text2img.pro 上尝试你的第一个高质量Prompt吧！