一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术基于深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），自动生成符合描述的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效提示词（Prompt）的关键要素
一个优质的Prompt通常包含以下几部分：
- 主体描述：明确图像中的主要对象（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”）。
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，夜晚，城市灯光”）。
- 画质与细节：加入“高清”、“8k”、“电影感光影”等关键词提升质量。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）。
示例对比：
❌ 普通提示：“一个女孩”
✅ 优化提示：“一位身穿红色丝绸汉服的东亚少女，站在雨后的竹林中，晨光透过竹叶洒在她脸上，写实风格，8k高清，柔焦镜头，电影感光影 --ar 16:9 --v 6.0”
三、常用AI绘图平台与参数设置
不同平台支持的参数略有差异，但通用技巧包括：
- --ar：设置宽高比（如16:9、1:1、9:16）
- --v：指定模型版本（如Midjourney的--v 6.0）
- --style raw：减少默认美化，更贴近原始提示
- --no：用于负面提示（如--no text, watermark）
四、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：
未来主义城市夜景，高楼林立，霓虹灯闪烁，空中有飞行汽车穿梭，雨后街道反光，赛博朋克风格，由Syd Mead设计，超高清8k，广角镜头，景深效果 --ar 21:9 --v 6.0 --style raw
通过此提示，AI能精准捕捉“赛博朋克”的视觉语言，并结合知名概念设计师Syd Mead的风格参考，生成更具专业感的画面。
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 具体化细节（材质、光线、情绪）
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除低质量元素
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 保持逻辑连贯，避免冲突描述（如“写实”+“卡通”）
六、进阶技巧：使用参考图（Image Prompt）
部分平台（如Midjourney V6、DALL·E 3）支持上传参考图，结合文本提示进行图像融合。例如：上传一张建筑照片，加上“将其转化为蒸汽朋克风格，添加铜管与齿轮”，可实现精准风格迁移。
结语
AI文生图不是魔法，而是结构化表达 + 视觉知识 + 迭代优化的结果。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像导演一样，指挥AI生成心中所想的画面。立即在 text2img.pro 上尝试你的第一个高质量AI作品吧！