一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E 3、Midjourney 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出理想图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。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，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：指定艺术风格，如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”。
- 细节补充：包括光照、构图、色彩、背景等，例如“柔光、浅景深、樱花背景”。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指”。
示例 Prompt：
“一位穿着红色汉服的年轻女子站在樱花树下，阳光透过树叶洒在她脸上，柔焦效果，日系插画风格，高清细节，8k --v 6.0 --style raw”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台和模型擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合写实场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合本土化内容创作。
四、调整关键参数提升图像质量
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高会导致画面生硬（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但收益递减（通常20–50步）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
✅ 正确做法：
- 使用具体名词而非抽象概念（如“金毛犬”优于“可爱的狗”）；
- 分层描述：先主体，再环境，最后风格；
- 善用权重语法（如 (red dress:1.3) 强调红色裙子）。
❌ 常见错误：
- Prompt过于冗长或矛盾（如“写实+卡通”）；
- 忽略负面提示，导致出现畸形手、多余物体；
- 盲目提高分辨率而不使用高清修复，导致图像破碎。
六、结语：持续迭代，积累你的Prompt库
AI绘画不是一次成型的艺术，而是“提示词工程 + 审美判断 + 技术调试”的综合过程。建议建立自己的Prompt模板库，记录成功案例，并结合图片放大、背景移除等后期工具（如text2img.pro提供的功能）进一步优化作品。
掌握这些方法，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”，让AI真正成为你的视觉表达助手。