引言：AI图片生成为何越来越重要？
随着Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E以及国产模型如通义万相（Qwen-Image）等技术的成熟，AI文生图（Text-to-Image）已广泛应用于设计、营销、游戏、电商等领域。但很多初学者发现：输入同样的提示词，结果却千差万别。问题往往出在提示词写法和参数控制上。
一、高质量提示词（Prompt）的构建原则
一个优秀的Prompt = 主体 + 风格 + 细节 + 负面提示（Negative Prompt）。
1. 明确主体（Subject）
清晰描述你要生成的对象。例如：
- 差：“一个女孩” → 模糊
- 好：“一位20岁东亚女性，穿着白色连衣裙，站在樱花树下” → 具体
2. 指定艺术风格（Style）
风格决定整体视觉调性。常见关键词包括：
- 写实摄影（photorealistic, 85mm lens, f/1.8）
- 动漫风格（anime style, Makoto Shinkai, Studio Ghibli）
- 赛博朋克（cyberpunk, neon lights, rain-soaked streets）
- 油画质感（oil painting, Van Gogh style）
3. 添加细节增强真实感
细节让图像更可信。可加入：
- 光照：soft lighting, golden hour, rim light
- 构图：centered composition, shallow depth of field
- 材质：silk fabric, metallic texture, wet skin
4. 使用负面提示（Negative Prompt）排除干扰
告诉AI“不要什么”，能显著提升质量。例如：
low quality, blurry, deformed hands, extra fingers, text, watermark
二、控制图像风格与一致性的技巧
1. 使用风格参考（Style Reference）
部分平台（如text2img.pro）支持上传参考图或指定艺术家风格。例如：
“in the style of Hayao Miyazaki” 或 “inspired by Greg Rutkowski”
2. 固定随机种子（Seed）
相同Prompt + 相同Seed = 几乎相同的图像。便于微调细节而不改变整体构图。
3. 调整CFG Scale（提示词相关性）
- 低值（5-7）：更自由、创意性强，但可能偏离提示
- 高值（10-15）：严格遵循提示，但可能生硬
- 建议：7-10 为平衡点
三、实战案例：从想法到成图
案例1：电商产品图
需求：生成一款高端无线耳机的产品展示图，背景简洁，突出金属质感。
Prompt：
A high-end wireless earbud on a white marble surface, studio lighting, sharp focus, metallic silver finish, minimalistic product photography, 85mm lens --ar 16:9 --v 6.0
Negative Prompt：
blurry, low resolution, plastic look, human hand, logo
案例2：奇幻角色设计
需求：一位精灵弓箭手，森林背景，梦幻光影。
Prompt：
Elven archer with long silver hair, green cloak, glowing blue eyes, standing in an enchanted forest, dappled sunlight, fantasy concept art, by Artgerm and WLOP, ultra detailed --style raw
四、常见误区与优化建议
- 误区1：堆砌过多关键词 → 导致冲突或混乱。建议聚焦核心元素。
- 误区2：忽略分辨率与比例 → 使用 --ar 参数指定宽高比（如 --ar 3:2 适合海报）。
- 优化建议：先生成草图，再用高清修复（Hires Fix）或图片放大工具（如text2img.pro的Upscale功能）提升细节。
结语
AI图片生成不是“魔法”，而是结构化表达 + 技术参数 + 迭代优化的过程。掌握提示词工程和风格控制，你就能稳定产出专业级图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI创作之旅！