一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image）是通过自然语言描述（即“提示词”或 Prompt）驱动深度学习模型生成对应图像的技术。当前主流模型如Stable Diffusion、DALL·E 3、Midjourney 和通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来引导图像内容、风格、构图与细节。
二、写出高效果提示词（Prompt）的关键要素
一个优秀的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确你要画什么（如“一位穿汉服的少女”）；
- 风格关键词：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力工作室风格”）；
- 环境与背景：补充场景信息（如“站在樱花树下，夜晚，霓虹灯光”）；
- 画质与细节：加入“高清”、“8k”、“电影级光影”、“细腻纹理”等提升质量；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素（如“模糊、畸变、多余手指”）。
示例 Prompt：
A serene Chinese girl in traditional Hanfu, standing under blooming cherry blossoms at night, cyberpunk neon lights reflecting on wet pavement, cinematic lighting, ultra-detailed, 8k resolution --ar 16:9 --v 6.0
三、选择合适的AI绘图平台与模型
不同平台擅长不同风格：
- Midjourney：艺术感强，适合插画、概念设计；
- Stable Diffusion（本地/在线）：高度可定制，支持LoRA、ControlNet等高级控制；
- DALL·E 3（via Bing Image Creator）：理解复杂语义，适合写实与创意结合；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，适合本土化内容创作。
四、优化生成结果的实用技巧
- 使用种子（Seed）固定构图：便于微调而不改变整体布局；
- 调整CFG值：控制模型对Prompt的遵循程度（通常7–12为佳）；
- 多次生成+筛选：AI具有随机性，多试几次常有惊喜；
- 后期处理：用Photoshop或AI工具（如Upscale、Inpainting）修复细节。
五、常见误区与避坑建议
- ❌ 提示词过于模糊（如“好看的女孩”）→ ✅ 改为“20岁东亚女性，棕色长发，温柔微笑，浅色针织衫”；
- ❌ 忽略负面提示 → ✅ 加入“deformed, blurry, low quality, extra limbs”；
- ❌ 盲目堆砌关键词 → ✅ 逻辑清晰、主次分明更有效。
结语
AI绘画不是“输入文字就出图”的魔法，而是“精准沟通+迭代优化”的创作过程。掌握Prompt工程思维，结合平台特性，你就能稳定产出专业级图像，无论是用于自媒体、电商、游戏原画还是个人艺术表达。
立即在 text2img.pro 尝试你的第一个AI杰作吧！