一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）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、Midjourney、DALL·E 3 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
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”、“吉卜力动画风格”。
- 细节修饰：包括光影、构图、色彩、背景等，例如“柔光、黄昏、樱花飘落”。
- 技术参数暗示：如“8k、超高清、景深、电影感”可引导模型提升画质。
示例对比：
低效Prompt：“一个女孩”
高效Prompt：“一位身穿红色汉服的东方少女，站在樱花树下，柔光黄昏，背景虚化，吉卜力工作室动画风格，8k超高清”
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，但需通过Discord使用。
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署和自定义模型（LoRA、ControlNet等）。
- DALL·E 3：与自然语言理解结合紧密，适合复杂语义场景。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持优秀，集成于阿里生态，适合中文用户快速上手。
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：步数越高细节越丰富（通常20–50），CFG值控制提示词遵循强度（建议7–12）。
- 多次生成+筛选：AI具有随机性，同一Prompt生成4–8张图再挑选效果更佳。
- 后期微调：结合Inpainting（局部重绘）或Upscaling（图片放大）工具完善细节。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 尽可能具体化
- ❌ 堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）→ ✅ 风格保持一致
- ❌ 忽略版权与伦理 → ✅ 避免生成真人肖像、敏感内容
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解模型逻辑、不断迭代提示词的艺术与技术结合过程。掌握上述方法后，你不仅能生成惊艳的图像，还能将其应用于设计、营销、游戏、自媒体等多个领域。立即在 text2img.pro 等平台实践你的创意吧！