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之间的映射关系，从而生成对应的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下几个部分：
- 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”、“吉卜力工作室风格”、“写实摄影”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（城市夜景、森林）、情绪氛围等。
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”、“超精细细节”、“电影级构图”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、缺乏特色。
高效Prompt：“一位身穿红色丝绸汉服的东方少女，站在樱花树下，柔光午后，浅景深，背景虚化，吉卜力动画风格，8k高清” → 画面具体、风格鲜明、细节丰富。
三、常用AI绘画平台与模型选择
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，需通过Discord使用。
- Stable Diffusion（本地/在线）：开源灵活，支持自定义模型（LoRA、ControlNet），适合进阶用户。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，集成于阿里生态，支持文生图、图生图、手绘草图生成等，适合国内用户快速上手。
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、畸变、多余手指、文字水印”。
- 调整采样步数与CFG值：步数越高细节越精细（通常20–30），CFG值控制提示词遵循强度（建议7–12）。
- 结合参考图或ControlNet：通过上传草图或姿态图，精确控制构图与结构。
- 多次迭代微调：根据初稿反馈，逐步优化Prompt，直至满意。
五、应用场景与案例参考
- 自媒体配图：生成独特封面图，避免版权风险。
- 电商产品概念图：快速可视化新品设计。
- 游戏/影视概念设计：辅助美术团队产出灵感草图。
- 教育与科普插图：将抽象概念转化为直观图像。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像指挥画家一样，让AI精准呈现你的创意。立即在 text2img.pro 等平台尝试你的第一个高质量Prompt吧！