一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成与之匹配的图像。其核心在于语义理解与视觉生成的结合。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要生成的对象（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”）；
- 环境与背景：如“在樱花树下”“未来城市夜景”；
- 光照与色彩：如“柔光”“高对比度”“莫兰迪色系”；
- 构图与视角：如“特写镜头”“俯视角度”“对称构图”；
- 质量修饰词：如“8k高清”“超细节”“电影质感”。
示例Prompt：
一位穿红色汉服的少女站在樱花树下，微风吹起衣袖，柔光，浅粉色背景，日系插画风格，8k高清，超细节，电影感构图
三、常用AI绘画平台与模型选择
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：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，适合写实与创意结合；
- 通义万相 / 文心一格：中文Prompt支持好，适合本土化内容。
四、优化生成效果的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低质量、多手指、文字水印”；
- 调整CFG值与采样步数：CFG值控制提示词影响力（通常7–12），步数影响细节（20–50）；
- 多次迭代+微调：根据初稿调整关键词权重（如使用(关键词:1.3)增强）；
- 结合图生图（Img2Img）：用草图或参考图引导生成方向。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的女孩”）→ ✅ 具体化特征；
- ❌ 堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）→ ✅ 明确主风格；
- ❌ 忽略版权与伦理 → ✅ 避免生成真人肖像或敏感内容。
六、实战案例：从想法到成图
需求：为一款国风茶饮品牌设计宣传海报主角。
Prompt：
中国古典茶艺师，身着青绿色丝绸长裙，手持白瓷茶壶，在竹林庭院中泡茶，晨雾缭绕，柔和自然光，新中式美学，4k高清，商业插画风格，无文字 --ar 16:9 --v 6.0
通过此Prompt，在Midjourney中可生成符合品牌调性的高质量图像，再经简单后期即可用于宣传。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是语言表达力 × 技术理解力的结合。掌握Prompt工程思维，你就能将创意精准转化为视觉作品。不妨从今天开始，用清晰的语言“指挥”AI，创作属于你的视觉世界。