引言：为什么你的AI图片总是“差点意思”？
许多用户在使用如Midjourney、DALL·E或Stable Diffusion等AI绘图工具时，常遇到生成结果模糊、风格混乱或细节不符的问题。其实，问题往往出在提示词（Prompt）的设计上。本文将系统讲解如何写出高效果的AI绘画提示，并精准控制画面风格。
一、理解AI文生图的基本原理
AI图像生成模型通过学习海量图文对，建立起“文字描述”与“视觉特征”之间的映射关系。因此，越具体、结构越清晰的提示词，越能引导AI生成理想图像。
二、高质量Prompt的四大核心要素
- 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”、“浮世绘”、“写实摄影”）
- 环境与氛围：包括光线、天气、背景（如“黄昏、霓虹灯、雨夜街道”）
- 技术参数（可选）：如分辨率、镜头类型、艺术家参考（如“--ar 16:9 --v 6.0 --style raw”）
三、实战案例：从普通提示到专业级Prompt
普通写法：
一只猫
优化后写法：
一只橘色虎斑猫，坐在阳光明媚的窗台上，窗外是樱花盛开的春日庭院，日系插画风格，柔和光影，8k高清细节，by Hayao Miyazaki --ar 3:4 --v 6
对比可见，后者通过具体化主体、添加环境、指定风格与艺术家参考，显著提升生成质量。
四、常见误区与避坑指南
- ❌ 使用模糊词汇（如“好看”“酷”）→ ✅ 改用具体视觉特征（如“金属质感”“低饱和度”）
- ❌ 堆砌过多无关关键词 → ✅ 聚焦核心元素，保持逻辑连贯
- ❌ 忽略负面提示（Negative Prompt）→ ✅ 添加如“blurry, deformed hands, extra fingers”避免常见缺陷
五、进阶技巧：风格迁移与多模态控制
部分平台支持图像+文本联合输入（如img2img），或通过LoRA模型微调特定风格。例如：
- 上传一张水彩画作为参考，再输入“same style, a dragon flying over mountains”
- 使用Qwen-Image等多模态模型，实现更精准的语义-视觉对齐
结语：持续迭代，让AI成为你的创意伙伴
AI绘图不是“一键生成”，而是人机协作的创作过程。通过不断测试、分析失败案例、优化提示词结构，你将逐步掌握这门新语言。现在就去text2img.pro试试这些技巧吧！