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、Qwen-VL等），通过分析用户输入的文本提示（Prompt），在海量图文数据中学习语义与视觉元素的对应关系，从而生成匹配描述的图像。
二、写出高质量提示词（Prompt）的关键要素
一个有效的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”）
- 风格设定：指定艺术风格（如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”）
- 细节补充：包括表情、动作、服饰、背景、光照等（如“站在樱花树下，阳光透过树叶洒落”）
- 技术参数提示（可选）：如“8k, 超高清, 锐利焦点”
示例对比：
❌ 模糊提示：“画一个女孩” → 结果随机、不可控。
✅ 精准提示：“一位18岁东亚少女，身穿浅蓝色汉服，手持油纸伞，站在江南水乡石桥上，细雨朦胧，柔焦摄影风格，电影感光影” → 生成图像更具画面感与一致性。
三、常用AI绘画模型与平台推荐
- Stable Diffusion：开源、支持本地部署，适合进阶用户；可通过WebUI自定义LoRA、ControlNet等插件。
- Midjourney：操作简单、艺术感强，适合快速出图（需Discord使用）。
- DALL·E 3：理解复杂语义能力强，适合商业文案配图。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解优秀，支持文生图、图生图、手绘草图生成等，适合中文用户。
四、提升出图质量的实用技巧
- 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”。
- 固定种子（Seed）：便于微调时保持构图一致。
- 结合参考图：部分平台支持上传参考图控制风格或构图（如Img2Img功能）。
- 分步优化：先确定主体和构图，再调整风格和细节。
五、常见问题与避坑指南
- ❌ 过度堆砌关键词 → 导致语义冲突，图像混乱。
- ❌ 忽略比例与透视 → 人物肢体扭曲、建筑结构失真。
- ✅ 建议：先用简洁Prompt测试，再逐步添加细节。
- ✅ 中文提示在国产模型（如通义万相）中效果更佳。
结语
AI绘画不是“输入文字就出神图”，而是“人机协作”的创作过程。掌握提示工程（Prompt Engineering）的核心逻辑，结合对美学的理解，你就能稳定产出高质量、有创意的AI图像。立即在 text2img.pro 上实践这些技巧，开启你的AI艺术之旅！