一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）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以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
二、写出高效果的提示词（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”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括光照（柔光、逆光）、镜头（特写、广角）、材质（丝绸、金属）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素，如“模糊、低分辨率、多手指”等。
示例 Prompt：
A serene lakeside at dawn, mist rising from the water, pine trees in the background, soft golden sunlight, photorealistic style, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI模型与平台
不同平台和模型擅长的风格各异：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion：开源灵活，支持本地部署与精细控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合中文用户快速生成符合文化语境的图像；
- DALL·E 3：与ChatGPT深度集成，擅长理解复杂语义。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- CFG Scale（引导强度）：值越高越贴近提示词，但过高可能导致画面生硬（建议7–12）；
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但耗时增加（通常20–50步）；
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合足够显存，可先生成小图再用AI放大；
- Seed（随机种子）：固定Seed可复现相同结果，便于微调。
五、实战技巧与常见误区
✅ 实用技巧：
- 使用逗号分隔关键词，避免长句；
- 优先使用英文关键词（多数模型训练数据以英文为主）；
- 结合参考图（Img2Img）进行风格迁移或细节控制。
❌ 常见误区：
- 提示词过于笼统（如“好看的风景”）；
- 堆砌矛盾关键词（如“写实+卡通”）；
- 忽略负面提示，导致出现畸形手、多余物体等瑕疵。
六、结语
AI文生图不是“魔法”，而是一门结合语言表达、视觉审美与技术理解的综合技能。通过不断练习、分析失败案例、优化Prompt结构，你将能稳定输出专业级图像。现在就去 text2img.pro 尝试你的第一个高质量AI作品吧！