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、DALL·E、Midjourney以及国产的通义万相（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：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、构图（特写、广角）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、低分辨率、多手指、畸变”等。
示例 Prompt：
A serene lakeside at dawn, mist rising from the water, pine trees in the background, soft golden light, cinematic atmosphere, 8k resolution, photorealistic style --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成电商、海报、国风等场景图像。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- 采样步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越丰富，但边际效益递减；
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面生硬；
- 分辨率：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏；
- 种子（Seed）：固定种子可复现结果，便于微调。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：
Futuristic neon-lit cityscape at night, flying cars, towering skyscrapers with holographic ads, rain-soaked streets reflecting lights, cyberpunk style, ultra-detailed, 8k --ar 3:2 --style raw
Negative Prompt：
blurry, low quality, cartoon, people, text
使用上述提示在Midjourney v6或Stable Diffusion XL中生成，可获得极具沉浸感的赛博朋克画面。
六、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统（如“好看的房子”）→ ✅ 改为“地中海风格白色别墅，蓝窗，阳光明媚，花园盛开”；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 明确排除低质元素；
- ❌ 盲目提高分辨率 → ✅ 先生成基础图，再用AI放大工具（如Real-ESRGAN）增强细节。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“精准沟通+迭代优化”的创作过程。掌握提示工程、理解模型特性、善用工具链，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 尝试你的第一个高质量AI作品吧！