一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）依赖于大型多模态模型（如Stable Diffusion、DALL·E、Midjourney或通义万相等），通过解析用户输入的自然语言描述（即“提示词”或Prompt），自动生成对应的图像。其核心在于语义理解与视觉映射能力。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
一个优秀的Prompt通常包含以下几个关键要素：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿着汉服的少女”）。
- 风格指定：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”等。
- 细节补充：包括光线（“柔和晨光”）、视角（“低角度仰拍”）、情绪（“宁静祥和”）等。
- 技术参数暗示：如“8k高清”、“超写实”、“景深模糊”等可引导模型提升画质。
示例对比：
❌ 普通提示：“一只猫”
✅ 优化提示：“一只橘色虎斑猫坐在窗台上，阳光透过百叶窗洒在它身上，背景是模糊的城市街景，摄影风格，85mm镜头，f/1.8光圈，8k超高清”
三、常用AI绘画平台与模型选择
不同平台适合不同需求：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；需通过Discord使用。
- Stable Diffusion（本地/WebUI）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等插件，适合进阶用户。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文友好，集成于阿里生态，支持文生图、图像编辑、风格迁移等。
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：对复杂语义理解优秀，适合创意营销图。
四、提升出图质量的关键技巧
- 使用负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊、畸变、多余手指、文字水印”。
- 调整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之间）。
- 多次生成+筛选：同一提示可生成多张，挑选最佳结果。
- 结合图像放大工具：如Real-ESRGAN、Topaz Gigapixel，提升分辨率而不失真。
五、实战案例：生成一张“未来城市夜景”
Prompt：
未来主义城市夜景，霓虹灯闪烁，悬浮汽车穿梭于摩天大楼之间，雨后湿滑的街道反射灯光，赛博朋克风格，电影《银翼杀手2049》色调，广角镜头，景深效果，8k超高清 --v 6.0 --style raw
Negative Prompt： 低画质、模糊、卡通、人物、文字
六、常见误区与避坑指南
- ❌ 提示词过于笼统 → ✅ 具体化场景与细节
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 主动排除干扰元素
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 逻辑清晰、主次分明
- ❌ 不测试不同模型 → ✅ 根据风格需求选择合适平台
结语
AI文生图不是“魔法”，而是语言表达力 × 技术理解力的结合。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，你就能稳定产出专业级图像，无论是用于设计、内容创作还是商业项目。立即在 text2img.pro 等平台实践吧！