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和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来引导图像生成。
二、写出有效的提示词（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：包括光照（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、情绪（忧郁、欢快）、背景（森林、城市夜景）等。
- 技术参数暗示：如“8k分辨率”、“超精细细节”、“电影级构图”等可提升画质感知。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏特色。
✅ 高效Prompt：“一位身穿红色丝绸汉服的东方少女，站在樱花树下，柔光晨曦，浅景深，吉卜力工作室动画风格，8k高清” → 画面具体、风格鲜明、细节丰富。
三、选择合适的AI绘图模型与平台
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等进阶控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对中文Prompt响应更准确，适合中文用户快速上手；
- DALL·E 3：逻辑理解强，能处理复杂场景描述。
四、优化生成效果的实用技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多手指、文字水印”。
- 调整采样步数与CFG值：步数越高细节越精细（通常20–30），CFG值控制提示词遵循强度（建议7–12）。
- 结合图像放大与修复工具：如ESRGAN、Real-ESRGAN或平台内置的“高清修复”功能，提升分辨率与细节。
- 多次迭代测试：微调关键词顺序、增减修饰词，观察效果变化。
五、常见误区与避坑指南
- ❌ 过度堆砌关键词 → 模型混淆，画面杂乱；
- ❌ 忽略比例与构图描述 → 人物肢体异常、透视错误；
- ❌ 盲目追求高分辨率 → 若原始生成质量差，放大后仍模糊；
- ✅ 建议：先聚焦“内容正确”，再优化“画质精美”。
六、实战案例：生成一张“未来城市中的猫咖啡馆”
Prompt：“一家位于2077年霓虹都市中的猫咖啡馆，玻璃幕墙外是悬浮汽车和全息广告，店内温暖灯光，多只不同品种的猫在顾客腿边玩耍，赛博朋克风格，写实渲染，景深虚化，8k --v 6.0”
配合Negative Prompt：“blurry, deformed cats, low quality, text, watermark”
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、理解模型特性、持续迭代优化，你就能稳定产出专业级图像。无论是用于自媒体配图、产品原型、还是艺术创作，AI都将成为你的强大视觉助手。
立即访问 text2img.pro，尝试用中文Prompt生成你的第一张AI杰作吧！