一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）技术通过深度学习模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Qwen-Image等）将自然语言描述转化为视觉图像。其核心在于提示词（Prompt）的质量——越精准、结构越清晰的提示，生成的图像越符合预期。
二、构建高效提示词的黄金公式
一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确画面主角（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“吉卜力动画风格”、“赛博朋克”、“水墨画”）
- 环境与背景：如“樱花纷飞的庭院”、“未来都市夜景”
- 光照与色调：如“柔光”、“金色黄昏”、“高对比度”
- 构图与视角：如“特写镜头”、“广角俯视”、“对称构图”
- 质量增强词：如“8k resolution, ultra-detailed, masterpiece”
示例Prompt：
A serene Chinese ink painting of a lone fisherman on a small boat in misty mountains at dawn, soft brushstrokes, monochrome palette with subtle blue accents, traditional shan shui style, 8k, highly detailed
三、常见问题与优化技巧
1. 图像模糊或细节不足？
→ 添加“high detail, sharp focus, 8k”等质量关键词；
→ 在text2img.pro中提高“CFG Scale”（建议7–12）和“Steps”（建议25–50）。
2. 风格不匹配？
→ 使用具体艺术家或作品名作为参考，如“in the style of Hayao Miyazaki”；
→ 避免模糊词汇如“好看”“酷”，改用“cyberpunk neon lighting”“Baroque oil painting”等专业术语。
3. 多主体混乱？
→ 用括号加权重：(red dress:1.3) 强调重点元素；
→ 分句描述，避免堆砌名词。
四、实战案例：生成一张电商产品主图
需求：为一款无线蓝牙耳机设计简约科技感主图。
Prompt：
Minimalist product photography of wireless Bluetooth earbuds on white marble surface, soft ambient lighting, clean background, studio shot, shallow depth of field, Apple-style design, 4k product render, commercial use
在text2img.pro中选择“Realistic”模型，设置Steps=30，CFG=9，即可生成可用于电商的高清产品图。
五、进阶技巧：结合反向提示词（Negative Prompt）
反向提示可排除不想要的元素，例如：
- Negative Prompt: blurry, low quality, text, watermark, extra fingers, distorted face
这能显著提升图像可用性，尤其适用于人像或精细物体生成。
结语
AI文生图不是“输入文字就出图”的黑箱，而是需要策略与审美的创作过程。掌握提示词工程、理解模型特性、善用参数调节，你就能从“随机出图”进阶到“精准控图”。立即访问 text2img.pro，用本文方法实践你的第一张专业级AI图像吧！