一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）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、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来引导图像内容、风格、构图和细节。
二、写出有效提示词的三大要素
1. 内容明确：主体 + 场景 + 动作
避免模糊词汇。例如：
- 差："一个女孩" → 太泛
- 好："一位穿红色汉服的年轻女子站在樱花树下微笑，阳光透过树叶洒在她脸上"
2. 风格指定：艺术流派/媒介/画质
加入风格关键词可显著提升画面质感，例如：
- "赛博朋克风格，霓虹灯光，8k超高清，电影感镜头"
- "水彩插画，柔和笔触，儿童绘本风格"
- "写实摄影，佳能EOS R5拍摄，f/1.8大光圈，浅景深"
3. 负面提示（Negative Prompt）排除干扰
告诉AI“不要什么”，能有效避免常见问题：
- 常用负面词：blurry, low quality, extra fingers, distorted face, text, watermark
- 示例：negative prompt: "deformed hands, bad anatomy, cartoonish, oversaturated"
三、实战案例：从想法到成图
需求：为一款新推出的国风茶饮设计一张社交媒体宣传图。
优化后的Prompt：
A serene Chinese-style tea shop interior with bamboo furniture, steaming ceramic teacups, soft morning light through paper windows, traditional ink painting on the wall, warm earthy tones, highly detailed, 4k resolution, photorealistic style --ar 16:9 --v 6.0
负面提示：
modern furniture, plastic cups, people, logo, text, blurry, low contrast
四、进阶技巧：控制构图与一致性
- 使用种子（Seed）：固定随机种子可复现相同构图，便于微调。
- 参考图引导（Img2Img）：上传草图或风格图，结合文字提示生成更可控结果。
- 分层描述：按“主体→环境→光照→风格→技术参数”结构组织Prompt，逻辑清晰更易被模型理解。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 堆砌过多关键词导致语义冲突（如同时写“极简主义”和“华丽巴洛克”）
- ❌ 忽略比例参数（--ar）导致裁剪失衡
- ✅ 建议：先用简单Prompt测试，再逐步添加细节
- ✅ 善用社区资源：如PromptHero、Lexica等平台搜索高赞提示词
结语
AI绘画不是魔法，而是“精准沟通”的艺术。掌握提示词工程（Prompt Engineering），你就能像导演一样，指挥AI生成心中所想的画面。现在就去text2img.pro尝试你的第一个高质量Prompt吧！