一、为什么你的AI图片总是“差点意思”？
很多初学者在使用如Stable Diffusion、Midjourney或通义万相等AI绘画工具时，常遇到以下问题：
- 画面模糊、细节混乱
- 人物五官扭曲、肢体比例失调
- 风格不统一，无法复现特定艺术效果
- 提示词（Prompt）写了很长，但结果与预期相差甚远
根本原因往往不是模型不好，而是提示词工程（Prompt Engineering）不到位。AI不会“猜”你想要什么，它只忠实执行你给的指令——前提是你要“说清楚”。
二、高质量Prompt的黄金结构
一个高效的提示词通常包含以下5个核心要素：
- 主体描述：明确画什么（如“一位穿汉服的少女”）
- 风格关键词：指定艺术风格（如“新海诚动画风格”、“赛博朋克插画”）
- 细节修饰：包括服装、表情、姿势、光影等（如“丝绸长裙、微笑、逆光、柔焦”）
- 技术参数：分辨率、镜头类型、画质词（如“8k, ultra-detailed, cinematic lighting”）
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“blurry, deformed hands, extra fingers”）
✅ 实战示例：生成一张东方奇幻风格的女战士
masterpiece, best quality, 8k, intricate details,
a fierce female warrior in ornate Tang dynasty armor, holding a glowing jade sword,
standing on a floating mountain at sunset, cherry blossoms swirling around,
style of Studio Ghibli and Chinese ink painting, golden hour lighting, volumetric fog,
Negative prompt: lowres, bad anatomy, extra limbs, disfigured face
三、精准控制图像风格的3种方法
1. 使用已知艺术家或作品作为参考
直接引用知名画师或电影风格，如：
in the style of Hayao Miyazaki、Makoto Shinkai background、Blade Runner 2049 color palette
2. 调用LoRA或Embedding模型（适用于Stable Diffusion）
通过加载特定微调模型，可稳定输出某种角色、服饰或画风。例如：
<lora:hanfu_v2:0.8> 可强化汉服细节表现。
3. 利用图像到图像（Img2Img）进行风格迁移
先生成基础图，再用参考图作为风格引导，结合ControlNet控制构图，实现高精度风格复现。
四、常见误区与优化建议
- ❌ 堆砌大量无关关键词 → ✅ 聚焦核心元素，逻辑清晰
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 明确排除低质量特征（如畸形手、水印）
- ❌ 盲目追求高CFG值 → ✅ CFG建议7~12之间，过高会导致画面僵硬
- ❌ 不固定种子（Seed）→ ✅ 微调时固定Seed便于对比效果
五、进阶技巧：用Qwen-Image等大模型提升生成效率
像通义千问的Qwen-Image这类多模态大模型，支持更自然语言的输入。例如：
“画一个未来城市的夜景，有霓虹灯、飞行汽车和雨后的街道，氛围要孤独又浪漫，参考《银翼杀手》。”
这类模型能更好理解上下文语义，降低提示词书写门槛，适合快速原型设计或非技术用户。
结语
AI绘画不是“碰运气”，而是一门可学习、可复制、可优化的技术。掌握提示词结构、理解风格控制逻辑、善用工具参数，你就能从“随机出图”进阶到“精准创作”。现在，就去text2img.pro试试这些技巧吧！