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，均依赖高质量的提示词来理解用户意图。
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“一位穿汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨风”、“写实摄影”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节修饰：包括表情、姿势、服装材质、光影效果等，例如“微笑、长发飘逸、丝绸长裙、逆光”。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多手指、低分辨率”。
示例 Prompt：
A serene Chinese landscape painting in traditional ink wash style, with misty mountains, a small wooden boat on a calm river, and pine trees in the foreground, highly detailed, 8k resolution --v 5 --style raw
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（本地或WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义能力强，适合商业场景；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，对东方美学支持良好。
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）：值越高越贴近提示，但过高可能导致画面僵硬（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）避免模糊；
- 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
- ✅ 分层构建Prompt：先确定主体，再叠加风格与细节；
- ✅ 使用权重语法：如 (red dress: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；
- ❌ 堆砌过多关键词：可能稀释核心意图，建议精炼表达。
六、进阶应用：结合ControlNet或图生图
若需精确控制构图，可先手绘草图或使用姿态检测图，通过ControlNet引导AI生成；或利用已有图片进行图生图（Image-to-Image）重绘，保留结构的同时改变风格。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要理解模型逻辑、反复迭代优化的过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）与参数调优，你将能稳定产出专业级图像，无论是用于插画、电商、游戏还是自媒体内容创作。
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