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产出视觉内容。
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”、“水墨画”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括光线（柔光、逆光）、视角（俯视、特写）、背景（城市夜景、森林）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：
“一位身穿红色汉服的年轻女子站在樱花树下，微风吹起她的衣袖，日系动漫风格，柔光，浅景深，8k高清 --v 5.2 --ar 16:9 --style anime”
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、可本地部署，适合精细控制和自定义LoRA模型。
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计，需通过Discord使用。
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业文案配图。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文支持优秀，集成于阿里生态，适合中文用户快速生成。
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（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，但过高会导致画面生硬（建议7–12）。
- Steps（采样步数）：步数越多细节越丰富，但边际效益递减（通常20–50步）。
- Resolution（分辨率）：高分辨率需配合高清修复（Hires Fix）避免崩坏。
- 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
- ✅ 分层描述：先写主体，再加风格，最后补细节，逻辑清晰。
- ✅ 使用权重：在Stable Diffusion中可用 (word:1.3) 强调关键词。
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格 + 卡通人物”会导致模型混乱。
- ❌ 过度堆砌关键词：可能稀释核心意图，反而降低质量。
六、进阶应用：结合ControlNet与图像放大
若需精确控制构图，可使用ControlNet上传线稿或深度图；生成后若需打印或展示，建议使用AI图片放大工具（如Real-ESRGAN、Topaz Gigapixel）提升分辨率而不失真。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言+技术”的协作。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能稳定产出专业级图像。现在就去 text2img.pro 尝试你的第一个高质量Prompt吧！