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图像的技术。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引导图像生成。
二、写出高效的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。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”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”。
- 细节修饰：包括光照（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、情绪（忧郁、欢快）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多手指”。
示例 Prompt：
“一位在樱花树下的日系少女，身穿淡粉色和服，微风轻拂发丝，阳光透过树叶洒下斑驳光影，吉卜力工作室动画风格，8k高清，柔和色调 --ar 16:9 --v 6.0”
三、选择合适的AI绘画平台与模型
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，需通过Discord使用。
- Stable Diffusion（WebUI）：开源灵活，支持本地部署，可加载LoRA、ControlNet等插件精细控制。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，集成于阿里云，支持文生图、图生图、手绘草图转效果图等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景快速出图。
四、优化生成效果的关键技巧
1. 使用权重控制关键词
在Stable Diffusion中，可用括号调整关键词权重，例如：(sunset:1.3) 表示增强“日落”元素。
2. 结合ControlNet实现精准构图
上传线稿或深度图，通过ControlNet锁定姿势、轮廓或透视，避免AI“自由发挥”导致结构错误。
3. 多次迭代与微调
首次生成后，可基于结果修改Prompt或使用“图生图”（Img2Img）功能进行局部重绘，逐步逼近理想效果。
五、常见问题与解决方案
- 人物手部畸形？ 添加负面提示如“mutated hands, extra fingers”，或使用专门修复手部的LoRA模型。
- 画面太杂乱？ 简化Prompt，聚焦核心元素；或降低CFG Scale（如从7降到5）。
- 风格不统一？ 明确指定艺术家或作品风格，如“by Makoto Shinkai”。
六、实战案例：生成电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机生成简约科技感主图。
Prompt：
“白色无线蓝牙耳机悬浮在深空背景中，金属质感，蓝色LED灯效，极简主义，产品摄影风格，高对比度，锐利细节，studio lighting --style raw”
配合Negative Prompt：text, logo, blurry, low quality，即可生成可用于电商平台的高清主图。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+审美+技术”的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）、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 等平台实践本文技巧，开启你的AI创作之旅！