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），通过解析用户输入的自然语言描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
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应包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么（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”、“吉卜力动画风格”）；
- 细节修饰：包括光照、色彩、构图、情绪等（如“柔光、黄昏、温暖色调、特写镜头”）；
- 排除项（Negative Prompt）：避免不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多余手指”）。
示例对比：
❌ 普通Prompt：“一只猫”
✅ 优化Prompt：“一只橘色虎斑猫坐在窗台上，阳光透过百叶窗洒在它身上，高清摄影风格，浅景深，温暖午后氛围，85mm镜头 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘图工具与模型
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等高级控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成电商、宣传类图像；
- DALL·E 3：与文本理解深度结合，适合复杂场景描述。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（引导强度）：值越高越贴近Prompt，但过高会失真（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50）；
- 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、实战案例：生成一张国风电商主图
需求：为茶叶品牌设计一张中国风产品主图，突出“禅意”与“自然”。
Prompt：
中国风茶叶包装盒置于竹林石台上，晨雾缭绕，青瓷茶具旁有几片茶叶飘落，水墨淡彩风格，留白构图，宁静禅意，4K高清，产品摄影 --style raw --ar 3:4
Negative Prompt： 文字、logo、现代家具、塑料、杂乱背景
六、常见误区与优化建议
- ❌ 堆砌过多关键词 → ✅ 聚焦核心元素，逻辑清晰；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除干扰项提升纯净度；
- ❌ 盲目追求高分辨率 → ✅ 先在低分辨率测试Prompt，再放大；
- ✅ 善用参考图（Img2Img）或ControlNet控制姿态/结构。
结语
AI绘画不是“输入一句话就出神图”的魔法，而是语言表达 + 视觉审美 + 技术调参的综合实践。通过不断迭代Prompt、理解模型特性，并结合后期处理（如使用text2img.pro的图片放大或背景移除功能），你将能稳定产出专业级图像，赋能设计、营销与创作。