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以及国产的通义万相（Qwen-Image）等，均依赖高质量的提示词来准确理解用户意图。
二、写出高效果提示词的关键要素
一个有效的Prompt通常包含以下结构：
- 主体描述：明确画面核心对象（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”）；
- 环境与背景：说明场景（如“站在樱花树下，黄昏时分”）；
- 细节修饰：包括光影、色彩、镜头角度等（如“柔光、浅景深、85mm人像镜头”）；
- 负面提示（Negative Prompt）：排除不希望出现的元素（如“模糊、畸变、多手指”）。
示例对比：
❌ 低效提示：“画一个女孩”
✅ 高效提示：“一位18岁东亚少女，身穿淡蓝色汉服，站在江南水乡的石桥上，春日细雨，柔和逆光，电影感构图，4K高清，Unreal Engine渲染风格 --ar 16:9 --v 6.0”
三、模型与参数的选择策略
不同平台和模型对提示词的响应差异较大：
- Midjourney：擅长艺术化、氛围感强的图像，支持版本参数（--v 6.0）、宽高比（--ar）等；
- Stable Diffusion：开源灵活，可本地部署，需搭配LoRA、ControlNet等插件增强控制力；
- 通义万相（Qwen-Image）：中文理解能力强，适合中文用户直接输入自然语言描述，支持图像风格迁移与高清修复。
四、实战技巧与常见误区
1. 避免过度堆砌关键词
提示词并非越多越好。矛盾描述（如“写实+卡通”）会导致模型混淆。建议聚焦核心意图，逐步迭代优化。
2. 利用参考图（Image Prompt）
部分平台支持上传参考图+文字描述，可大幅提升风格一致性。例如在text2img.pro中使用“图生图”功能，结合语义提示微调细节。
3. 后期处理不可忽视
AI生成图常需配合图像放大（Upscale）、背景移除、色彩校正等后期步骤。推荐使用AI工具如Real-ESRGAN放大，或在线服务一键抠图。
五、应用场景推荐
- 自媒体配图：快速生成封面、插画；
- 电商产品展示：虚拟模特、场景化商品图；
- 游戏/影视概念设计：角色、场景草图；
- 教育与科普：可视化抽象概念（如“量子纠缠”“古罗马市集”）。
结语
AI文生图不是“魔法”，而是“语言工程”。掌握提示词的结构化表达、理解模型特性、结合后期优化，才能稳定产出专业级图像。建议多在text2img.pro等平台实践，积累属于自己的Prompt模板库。