一、为什么你的AI绘画效果不理想？
很多用户在使用文生图工具（如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相）时，常常遇到画面模糊、风格混乱、细节缺失等问题。根本原因往往在于提示词不够精准，或对模型的风格控制机制理解不足。
二、构建高效Prompt的四大要素
一个高质量的AI绘画提示词通常包含以下四个核心部分：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力工作室风格”、“赛博朋克”、“水墨风”）
- 细节修饰：包括光照、构图、表情、服饰纹理等（如“柔光、特写镜头、丝绸质感”）
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、低分辨率、多手指”）
三、实战案例：生成一张东方幻想插画
假设你想生成一张具有中国风奇幻色彩的插画，可使用如下提示词：
一位手持青鸾羽扇的仙子，站在云雾缭绕的山巅，身着飘逸的青绿色广袖长裙，背景是悬浮的古建筑与飞鸟，中国水墨画风格，细腻笔触，柔光，高饱和度，8k --v 6.0 --style raw
同时，在负面提示中加入：
blurry, low quality, extra fingers, distorted face, western architecture
四、风格控制的关键技巧
1. 使用风格参考（Style Reference）
部分平台（如text2img.pro）支持上传参考图或使用风格ID，可更精准复现特定画风。
2. 调整CFG Scale与采样步数
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面僵硬
- 采样步数（Steps）：25–50步通常足够，步数越多细节越丰富但耗时增加
3. 利用LoRA或Embedding模型
加载特定角色或风格的LoRA模型（如“ChineseCostume_LoRA”），可大幅提升文化元素的准确性。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词堆砌过多形容词 → ✅ 聚焦关键特征，避免冲突
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 明确排除干扰项，提升画面纯净度
- ❌ 盲目追求高分辨率 → ✅ 先生成小图确认构图，再用AI放大（如ESRGAN）
六、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、不断迭代优化的过程。掌握提示词工程与风格控制方法，你就能稳定产出可用于插画、游戏原画、自媒体配图等场景的高质量图像。
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