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），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉元素的对应关系，从而生成全新的图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。一个优质的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：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”、“写实摄影”等。
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰纹理、光照（如“柔光”、“逆光”）、背景环境等。
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“景深模糊”、“电影感构图”等可引导模型提升画质。
示例对比：
低效Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏特征。
高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色丝绸汉服，站在樱花树下微笑，阳光透过树叶洒在脸上，柔焦镜头，电影感色调，8k超高清” → 画面具体、风格鲜明、质感突出。
三、选择合适的AI绘画模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署，适合深度定制（需搭配LoRA、ControlNet等插件）。
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，但需通过Discord使用。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解能力强，对中文Prompt响应更准确，适合国内用户快速生成高质量图像。
四、优化生成结果的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸形手、文字、水印”。
- 调整采样步数与CFG值：步数越高细节越丰富（通常20–30为佳），CFG值控制提示词遵循强度（7–12较平衡）。
- 多次生成+筛选：AI具有随机性，建议批量生成4–9张，从中挑选最佳结果。
- 后期微调：利用AI修图工具（如text2img.pro的“图片放大”或“背景移除”功能）进一步优化成品。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 过度堆砌关键词导致语义冲突（如“写实+卡通”）。
- ❌ 忽略文化或物理常识（如“穿西装的唐朝诗人”可能引发模型混乱）。
- ✅ 建议先用简单Prompt测试，再逐步增加细节。
- ✅ 善用社区资源：参考Lexica、PromptHero等平台的优质Prompt模板。
结语
AI绘画不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程、理解模型特性、结合迭代优化，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量Prompt吧！