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，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）、构图（特写、广角）、色彩（高饱和、莫兰迪色系）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”。
示例 Prompt：
A serene lakeside at dawn, mist rising from the water, pine trees in the background, soft golden light, cinematic atmosphere, ultra-detailed, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI绘画平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，对中文Prompt理解更准确，适合国内用户快速上手。
四、调整关键参数提升图像质量
除了Prompt，以下参数也影响最终效果：
- CFG Scale（提示词相关性）：值越高越贴近Prompt，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，但收益递减（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
✅ 正确做法：
- 先用简单Prompt测试方向，再逐步添加细节；
- 使用英文关键词（即使平台支持中文），因多数模型训练数据以英文为主；
- 结合图像放大（Upscale）和背景移除工具进行后期优化。
❌ 常见错误：
- Prompt过于冗长或矛盾（如“写实+卡通”）；
- 忽略负面提示，导致出现畸形肢体或水印；
- 盲目提高分辨率而不使用高清修复，导致画面混乱。
六、结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是需要理解模型逻辑、反复调试的创作过程。掌握Prompt工程、参数调优与后期处理，你就能稳定产出专业级图像，无论是用于自媒体配图、产品原型还是艺术创作。
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