一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）模型，如Stable Diffusion、DALL·E或通义万相（Qwen-Image），通过深度学习海量图文对，建立起语言描述与视觉元素之间的映射关系。当你输入一段文字提示（Prompt），模型会根据语义理解生成符合描述的图像。
二、写出高效提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确画面核心对象（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”、“吉卜力动画风格”）；
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，黄昏时分”）；
- 画质与细节：添加“高清”、“8k”、“精细纹理”等提升质量；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、畸变”）。
示例Prompt：
“一位身穿红色汉服的年轻女子，站在古风庭院中，手持油纸伞，背景有流水和假山，柔光，电影感构图，8k高清，细节丰富，吉卜力工作室风格 --neg 模糊、多人、现代建筑”
三、控制图像风格与构图
除了文字描述，还可通过以下方式精准控制输出：
- 引用艺术家或作品：如“by Makoto Shinkai”可引导出新海诚式光影；
- 使用风格标签：如“anime, photorealistic, oil painting, pixel art”；
- 调整宽高比：竖图适合人像，横图适合风景；
- 种子值（Seed）固定：便于微调时保持构图一致。
四、进阶技巧：结合图像放大与背景移除
生成的图片可能分辨率不足或背景杂乱。此时可借助配套工具：
- AI图片放大：使用Real-ESRGAN或text2img.pro内置超分功能，将小图无损放大至4K；
- 智能抠图：一键移除背景，保留主体用于电商、海报等场景。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的风景”）→ ✅ 具体化细节（“阿尔卑斯山日出，雪峰倒映在湖面，金色阳光”）；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除低质元素；
- ❌ 一次生成即定稿 → ✅ 多轮迭代，微调关键词。
结语
AI文生图不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像导演一样，指挥AI绘制出心中所想的画面。立即访问 text2img.pro，开启你的AI创作之旅！