一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画（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（即“提示词”或Prompt）生成对应图像。其核心在于语义理解与视觉映射的结合。
二、构建高效提示词（Prompt Engineering）
一个优秀的Prompt = 主体 + 风格 + 细节 + 技术参数。以下是关键要素：
- 明确主体：如“一位穿汉服的少女”比“一个人”更具体。
- 指定艺术风格：例如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨画”、“写实摄影”等。
- 添加细节描述：包括表情、动作、服饰材质、背景环境、光线（如“柔光”、“霓虹灯”）等。
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、低分辨率”。
✅ 示例Prompt：
“一位穿着红色丝绸汉服的年轻女子站在樱花树下，微风轻拂，花瓣飘落，日系动漫风格，高清细节，柔和阳光，8k --v 5 --ar 16:9 --style raw”
三、控制图像风格与质量
不同AI平台支持的参数略有差异，但通用技巧包括：
- 选择模型版本：如Stable Diffusion的SDXL比1.5版本细节更丰富。
- 调整CFG Scale（提示词相关性）：通常7–12之间，值越高越贴近提示，但过高可能失真。
- 设置采样步数（Steps）：20–50步较常见，步数越多细节越精细，但边际效益递减。
- 使用LoRA或ControlNet：进阶用户可通过微调模型或引入姿态/边缘图控制构图。
四、实战应用场景
1. 电商产品图生成
Prompt示例：
“白色陶瓷咖啡杯放在木质桌面上，旁边有咖啡豆和蒸汽，极简北欧风，产品摄影，浅景深，高光柔和 --no text, shadow”
2. 游戏角色设计
Prompt示例：
“幻想题材女战士，银色铠甲镶嵌蓝宝石，长发飘扬，站在雪山之巅，史诗感，概念艺术，ArtStation热门 --ar 3:4”
3. 社交媒体插图
使用“扁平插画”、“等距视角”、“明亮配色”等关键词，适配小红书、Instagram等平台。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 增加具体形容词和上下文。
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 加入“blurry, deformed, bad anatomy”等提升质量。
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 优先级排序，核心元素放前面。
- ❌ 不测试不同随机种子（Seed）→ ✅ 固定Seed可复现结果，微调时对比效果。
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人机协作的创意过程。掌握提示词工程、理解模型特性、结合迭代测试，你就能稳定产出专业级图像。无论是用于设计、营销还是个人创作，这些技巧都将大幅提升你的效率与作品质量。
👉 小贴士：在 text2img.pro 等平台上实践本文方法，快速生成并优化你的AI图片！