引言：为什么你的AI图片总是“差点意思”？
许多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相等AI绘画工具时，常遇到生成结果与预期不符的问题——人物比例失调、风格混乱、细节模糊。其实，问题往往出在提示词（Prompt）的设计和参数控制上。
一、理解AI文生图的基本原理
AI图像生成模型通过学习海量图文对，建立起“文字描述”与“视觉元素”之间的映射关系。当你输入一段提示词，模型会尝试生成最符合该语义的图像。因此，提示词的质量直接决定输出效果。
二、构建高效提示词的四大要素
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“浮世绘”、“写实摄影”）
- 细节修饰：添加光影、材质、表情等（如“柔和晨光”、“丝绸质感”、“微笑”）
- 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” → 结果随机、质量不稳定
✅ 优化提示：“一位20岁东亚女性，穿红色丝绸汉服，站在樱花树下，柔焦镜头，日系动漫风格，8k高清 --v 6.0 --style raw”
三、精准控制图像风格的技巧
不同模型对风格的理解不同。你可以通过以下方式引导风格：
- 引用知名艺术家或作品（如“by Studio Ghibli”、“in the style of Van Gogh”）
- 使用平台特定风格标签（如Midjourney的--style raw、--niji；Stable Diffusion的LoRA模型）
- 结合多风格融合（如“cyberpunk meets traditional Chinese ink painting”）
四、实战案例：生成一张电商产品主图
需求：为一款智能手表生成高端科技感主图，背景简洁，突出产品细节。
提示词：
“a sleek smartwatch on a black marble surface, glowing blue interface, studio lighting, hyper-realistic product photography, 8k, sharp focus, minimal background --ar 16:9 --v 6.0”
负面提示：
“blurry, text, logo, human hand, cluttered background”
五、常见误区与优化建议
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 具体化主体、环境、风格
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除低质量元素
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 逻辑清晰、重点突出
- ❌ 不调整生成参数 → ✅ 根据需求设置分辨率、宽高比、采样步数等
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是一门需要理解、调试与创意的技能。掌握提示词工程，你就能从“碰运气”走向“精准控制”，真正释放AI的创作潜力。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，生成属于你的高质量AI图像吧！