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），通过解析用户输入的自然语言描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。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
一个优质的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）；
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）；
- 细节补充：包括表情、动作、服饰纹理、光影效果等；
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“景深模糊”、“电影级打光”；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“低质量、模糊、畸变的手指”）。
示例对比：
❌ 普通提示：“一只猫”
✅ 优化提示：“一只橘色虎斑猫坐在阳光明媚的窗台上，毛发蓬松有光泽，背景是模糊的绿植，摄影写实风格，85mm镜头，f/1.8光圈，8k超高清”
三、常用AI绘画平台与模型选择
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成；
- DALL·E 3：与文本理解深度结合，细节还原能力强。
四、提升出图质量的实用技巧
- 使用权重强调关键词：如“(cyberpunk city:1.3)”增强风格权重；
- 结合参考图（Image Prompt）：部分平台支持图生图，可上传草图引导构图；
- 调整CFG Scale与采样步数：CFG值过高易失真，过低则偏离提示；一般7–12为佳；
- 多次迭代优化：根据初稿微调Prompt，逐步逼近理想效果。
五、常见问题与避坑指南
- ❌ 手部/文字生成错误 → 使用ControlNet或添加“perfect hands, clear text”等正向提示；
- ❌ 风格混乱 → 避免混搭过多风格关键词，聚焦1–2种主风格；
- ❌ 构图杂乱 → 加入“centered composition, minimalist background”等构图指令。
结语
AI绘画不是“输入即完美”，而是人机协作的创作过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合平台特性反复实验，你将能稳定产出专业级图像。现在就去text2img.pro等平台试试你的第一个高质量Prompt吧！