一、理解AI文生图的基本原理
AI文生图（Text-to-Image Generation）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、Midjourney 和国内的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的文本输入来产出视觉内容。
二、写出高效果的提示词（Prompt）
提示词的质量直接决定生成图像的效果。一个优秀的Prompt通常包含以下要素：
- 主体描述：明确你要画什么，例如“一位穿着汉服的少女”。
- 风格关键词：如“赛博朋克”、“水墨画”、“吉卜力动画风格”。
- 细节修饰：包括光影（“柔光”、“逆光”）、构图（“特写”、“广角”）、色彩（“高饱和度”、“莫兰迪色系”）等。
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不想要的元素，如“模糊”、“畸变”、“多手指”。
示例 Prompt：
(masterpiece, best quality, ultra-detailed), a young woman in traditional Hanfu standing under cherry blossoms, soft sunlight, spring atmosphere, anime style, pastel colors --neg lowres, blurry, extra fingers
三、选择合适的AI模型与平台
不同模型擅长不同风格：
- Stable Diffusion：开源、可本地部署，适合精细控制，支持LoRA、ControlNet等插件。
- Midjourney：艺术感强，适合概念设计与插画，但需通过Discord使用。
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解能力强，对本土文化元素（如古风、国潮）表现优异。
四、调整关键参数提升画质
除了Prompt，以下参数也至关重要：
- 采样步数（Steps）：通常20–50步，步数越高细节越丰富，但边际效益递减。
- CFG Scale（提示词相关性）：建议7–12之间，过高会导致画面生硬。
- 分辨率：基础模型通常支持512x512或768x768，可通过高清修复（Hires Fix）放大至更高清。
五、实战技巧与常见误区
- ✅ 使用权重语法：如 (red dress:1.3) 强调关键词。
- ✅ 结合参考图：部分平台支持图生图（Img2Img）或风格迁移。
- ❌ 避免矛盾描述：如“写实风格+卡通人物”会导致模型混乱。
- ❌ 堆砌过多关键词：反而降低生成质量，建议聚焦核心元素。
六、应用场景推荐
AI生成图像已广泛应用于：
- 自媒体配图与封面设计
- 游戏/影视概念草图
- 电商产品展示（虚拟模特、场景搭建）
- 教育与科普插图
结语
掌握AI文生图并非一蹴而就，而是“提示词+模型+参数+迭代”的综合过程。建议多尝试、多记录、多对比，在实践中积累属于自己的Prompt库。现在就去 text2img.pro 等平台动手试试吧！