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文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉元素的对应关系，最终生成匹配描述的图像。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词是控制生成结果的关键。一个优质的Prompt通常包含以下要素：
- 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、背景、光照等（如“微笑、手持油纸伞、站在樱花树下、柔光”）；
- 技术参数暗示：如“8k、超高清、景深、电影感”等可提升画质。
示例对比：
❌ 低效Prompt：“一个女孩” → 结果模糊、缺乏个性。
✅ 高效Prompt：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色汉服，站在春日樱花林中，微风吹起裙摆，阳光透过树叶洒在脸上，柔和光影，写实风格，8k高清” → 画面具体、氛围感强。
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源灵活，适合精细控制，支持LoRA、ControlNet等插件；
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对本土文化元素（如古风、国潮）表现更佳。
四、调整关键参数优化结果
除Prompt外，以下参数也影响成图质量：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高可能失真（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免模糊；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, deformed hands, extra fingers”；
- ✅ 分层构建Prompt：先确定主体，再叠加风格与细节；
- ❌ 堆砌过多关键词：可能导致语义冲突或模型混淆；
- ❌ 忽略文化语境：例如“龙”在中西方含义不同，需明确描述（如“中国祥龙”vs“西方喷火龙”）。
六、结语
AI文生图不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解模型逻辑、精心设计提示、不断迭代优化的过程。掌握上述方法后，你不仅能生成更精准的图像，还能释放创意潜力，应用于插画、设计、短视频封面、电商素材等多种场景。
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