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），通过自然语言描述（即“提示词”）生成对应的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效果提示词（Prompt）的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下结构：
- 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“赛博朋克”、“水墨风”、“吉卜力动画”）；
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰、光影、背景等；
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“景深模糊”、“电影感构图”；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊”、“畸变”、“多余手指”）。
示例对比：
❌ 普通提示：“画一个女孩”
✅ 优化提示：“一位身穿红色丝绸汉服的东亚少女，站在樱花树下微笑，柔光逆光，浅景深，8k超高清，唯美动漫风格 --v 5 --ar 16:9”
三、常用AI绘图平台与模型选择
- Midjourney：适合艺术创作，风格化强，需通过Discord使用；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署，可自定义模型（如Realistic、Anime）；
- DALL·E 3（OpenAI）：理解复杂语义能力强，适合商业插图；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，支持文生图、图像编辑、风格迁移，适合国内用户。
四、提升出图质量的实用技巧
- 分层构建Prompt：先写主体，再叠加风格与细节；
- 使用权重控制：如“(red dress:1.3)”强调红色裙子；
- 参考图引导（Img2Img）：上传草图或参考图辅助生成；
- 多次迭代优化：根据初稿调整关键词，逐步逼近理想效果；
- 善用社区资源：如Lexica、PromptHero搜索优质Prompt模板。
五、常见问题与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 具体化描述；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 添加“low quality, blurry, extra limbs”等；
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 保持逻辑连贯，避免冲突（如“写实”+“卡通”）；
- ❌ 不测试不同模型 → ✅ 同一Prompt在不同平台效果差异大，需对比尝试。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是人机协作的艺术创作过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合审美判断与技术工具，你就能稳定产出专业级图像。现在，打开 text2img.pro 或你常用的AI绘图平台，试试用本文方法重写你的下一个Prompt吧！