一、理解AI绘画的基本原理
AI绘画依赖于文生图模型（如Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E等），通过解析用户输入的文本提示（Prompt）来生成图像。因此，提示词的质量直接决定了最终图像的表现力。
二、构建高效提示词的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下几个部分：
- 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：指定艺术风格，如“吉卜力风格”、“赛博朋克”、“水墨风”等。
- 细节修饰：包括表情、动作、服饰细节、光影效果等。
- 技术参数：如分辨率、镜头视角（特写/全景）、光照类型等。
三、实战示例：从模糊想法到精准出图
原始想法：“我想画一个未来城市的夜景。”
优化后的Prompt：
“A futuristic cyberpunk city at night, neon lights reflecting on wet streets, towering skyscrapers with holographic billboards, flying cars in the sky, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k resolution, by Syd Mead and Blade Runner concept art style.”
这个提示词明确了场景、氛围、视觉元素、艺术参考和画质要求，能显著提升生成图像的准确性和美感。
四、常见误区与优化建议
- 避免过于笼统：如“美丽的风景”太模糊，应具体到“阿尔卑斯山日出，雪峰倒映在湖中，晨雾缭绕”。
- 慎用矛盾描述：比如“写实风格的卡通人物”会让模型困惑。
- 善用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“blurry, low quality, extra fingers, distorted face”。
五、进阶技巧：结合图片生成更精准结果
许多平台支持“图生图”（Image-to-Image）功能。你可以先用草图或参考图作为基础，再配合文字提示进行细化。例如，在Stable Diffusion中上传一张构图草图，并输入“高清渲染，电影级光影，保留原始构图”，可实现高度可控的创作。
结语
AI绘画不是魔法，而是人与算法的协作。掌握提示词工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能像导演一样“指挥”AI，生成真正属于你的视觉作品。多尝试、多迭代，你的创意边界将不断拓展。